Perceptrono tyrimas

PERCEPTRONO TYRIMAS

Laboratorinis darbas nr. 4

1.1 Užduotis (Pavyzdys)

X = [ -0.5 -0.5 +0.3 -0.1; ...

-0.5 +0.5 -0.5 +1.0];% apibrėžiamos dviejų elementų įvesties vektoriai T = [1 1 0 0];% apibrėžiamos vektoriaus tikslines kategorijos plotpv(X,T);%nubraižomi vektoriai net = perceptron;%naujas neuronų tinklas su vienu neuronu net = configure(net,X,T);%tinklas sukonfigūruojamas pagal duom.

plotpv(X,T);%vaizduojami taškai plotpc(net.IW{1},net.b{1});%vaizduojama tiesė XX = repmat(con2seq(X),1,3);%kartojami įvesties duom.

TT = repmat(con2seq(T),1,3);%kartojamos reikšmės(tikslinės) net = adapt(net,XX,TT);%treniruojamas tinklas plotpc(net.IW{1},net.b{1});%atnaujinta skirianti tiesė x = [0.7; 1.2];%naujo taško koord. y = net(x);%rezultatas(klasifikacijos) plotpv(x,y);%naujas taškas nubraižomas point = findobj(gca,'type','line');%randamas taškas point.Color = 'red';%nustatoma spalva hold on;

plotpv(X,T);%nubraižomi taškai plotpc(net.IW{1},net.b{1});%skirianti tiesė hold off;

1.1 užduoties pavyzdžio pav.

1.1 Užduotis

X = [ 0.5 1.5 2.0 -1.5 -1.0 -0.8;

1.0 1.8 1.5 -1.0 -0.5 -1.5]; % požymiai T = [1 1 1 0 0 0]; % tikslinės kategorijos plotpv(X,T); %nubraižomi taškai net = perceptron; %vieno neurono tinklas net = configure(net,X,T); %tinklas sukonfigūruojamas pagal duom.

plotpv(X,T); %nubraižomi taškai plotpc(net.IW{1},net.b{1}); %vaizduojama tiesė XX = repmat(con2seq(X),1,6); %kartojami įvesties duom.

TT = repmat(con2seq(T),1,6); %kartojamos reikšmės(tikslinės) net = adapt(net,XX,TT); %treniruojamas tinklas plotpc(net.IW{1},net.b{1});%atnaujinta skirianti tiesė x = [2.3; -1.4];%naujo taško koord. y = net(x);%rezultatas(klasifikacijos) plotpv(x,y);%naujas taškas nubraižomas point = findobj(gca,'type','line'); %randamas taškas point.Color = 'red';%nustatoma spalva hold on;

plotpv(X,T); %nubraižomi taškai plotpc(net.IW{1},net.b{1});%skirianti tiesė hold off;

1.1 užduoties pav.

1.1 Klausimai:

• Gautame klasifikavimo paveiksle pažymėkite, kur yra: požymių erdvė (feature space), požymių vektorius (feature vector) (dar gali būti vadinama pavyzdžiu (sample), duomenų tašku (data point), įėjimo vektorium (input vector)), skiriančioji hiperplokštuma

(separating hyperplane), pirmos ir antros klasių sritys (arba teigiamos ir neigiamos klasių sritys).

Prie 1.1 mano kodo pridėjau papildomai šitą kodą, kad pavaizduoti paveiksle duomenis.(Informacija kaip pavaizduoti radau Matlabo Help Center) title('Feature Space') text(-2.2, -0.1, ' Data point\downarrow'); % požymių vektorius su rodykle text(-1.0, 2.5, '\leftarrow Separating Hyperplane'); %skiriančioji hiperplokštuma text(1.3, -0.4, 'Class 1 area', 'Color', 'magenta'); % klasių sritis (1) text(-1.5, -2.1, 'Class 0 area', 'Color', 'magenta'); % klasių sritis (0)

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!