Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы




Скачать 63.86 Kb.
НазваниеЛабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы
Дата публикации22.08.2013
Размер63.86 Kb.
ТипЛабораторная работа
www.lit-yaz.ru > Информатика > Лабораторная работа




Интеллектуальные информационные системы, Утёмов В.В.,2009


Лабораторная работа №5

Построение модели перцептрона

Цель работы:  Разработка модели перцептрона Розенблатта.

Порядок работы: Средствами доступного языка программирования или с помощью Ехсеl создайте перцептрон  с 4 или более входными элементами (S-элементы), двумя или более ассоциативными элементами (А-элементы) и двумя результирующими (R-элементами). Настройте пороги срабатывания A-элементов и R-элементов.

 

Оцените предельное количество образов, распознаваемых данным перцептроном и промоделируйте его работу, подавая на вход векторы образов, в том числе и с шумом. В простейшем случае перцептрон должен распознавать два образца.

 

^ Теоретические положения

 

 

c:\_r\_rd\isma\documentation2\inxxxx_artificalintellegence\ai\перцептроны_files\image71.gif

 

В наиболее простом виде перцептрон (Рис. 1) состоит из совокупности чувствительных (сенсорных) элементов (S-элементов), на которые поступают входные сигналы. S-элементы случайным образом связаны с совокупностью ассоциативных элементов (А-элементов), выход которых отличается от нуля только тогда, когда возбуждено достаточно большое число S-элементов, воздействующих на один А-элемент. А-элементы соединены с реагирующими элементами (R-элементами) связями, коэффициенты усиления (v) которых переменны и изменяются в процессе обучения. Взвешенные комбинации выходов R-элементов составляют реакцию системы, которая указывает на принадлежность распознаваемого объекта определенному образу. Если распознаются только два образа, то в перцептроне устанавливается только один R-элемент, который обладает двумя реакциями — положительной и отрицательной. Если образов больше двух, то для каждого образа устанавливают свой R-элемент, а выход каждого такого элемента представляет линейную комбинацию выходов A-элементов:

c:\_r\_rd\isma\documentation2\inxxxx_artificalintellegence\ai\перцептроны_files\image72.gif

, (ф. 1)

где Rj — реакция j-го R-элемента; xi — реакция i-го A-элемента; vij — вес связи от i-го A-элемента к j-му R элементу; j — порог j-го R-элемента.

Аналогично записывается уравнение i-го A-элемента:

c:\_r\_rd\isma\documentation2\inxxxx_artificalintellegence\ai\перцептроны_files\image73.gif

, (ф. 2)

Здесь сигнал yk может быть непрерывным, но чаще всего он принимает только два значения: 0 или 1. Сигналы от S-элементов подаются на входы А-элементов с постоянными весами равными единице, но каждый А-элемент связан только с группой случайно выбранных S-элементов. Предположим, что требуется обучить перцептрон различать два образа V1 и V2. Будем считать, что в перцептроне существует два R-элемента, один из которых предназначен образу V1, а другой — образу V2. Перцептрон будет обучен правильно, если выход R1 превышает R2, когда распознаваемый объект принадлежит образу V1, и наоборот. Разделение объектов на два образа можно провести и с помощью только одного R-элемента. Тогда объекту образа V1 должна соответствовать положительная реакция R-элемента, а объектам образа V2 — отрицательная.

Перцептрон обучается путем предъявления обучающей последовательности изображений объектов, принадлежащих образам V1 и V2. В процессе обучения изменяются веса vi А-элементов. В частности, если применяется система подкрепления с коррекцией ошибок, прежде всего учитывается правильность решения, принимаемого перцептроном. Если решение правильно, то веса связей всех сработавших А-элементов, ведущих к R-элементу, выдавшему правильное решение, увеличиваются, а веса несработавших А-элементов остаются неизменными. Можно оставлять неизменными веса сработавших А-элементов, но уменьшать веса несработавших. В некоторых случаях веса сработавших связей увеличивают, а несработавших — уменьшают.

 

Пример


 

S-elements

A Barriers

^ A-Elements (x)

weigth (v)

v*x

R Threshold

R-elements

 

0

-1,3

C2+B2+B4

0,1

D2*E2

 

 

 

0

-1,3

C3+B3+B5

1

D3*E3

5

G3+SUM($F$2:$F$4)

R-Black

0

-1,3

C4+SUM($B$3:$B$5)

1

D4*E4

5

G4+SUM($F$3:$F$5)

R-White

0

-1,3

C5+SUM($B$2:$B$4)

1,1

D5*E5

 

 

 

0-Black

 

 

 

 

 

 

 

1-White

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

image1=0000 - белый фон

 

 

 

 

 

image2=1111 - черный фон

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Перцептрон работает так, что выход R - элемента в ячейке H3 будет больше при сигнале 0000 и меньше при сигнале 1111

 

^ Задачи для исследования

 Используя пример, исследуйте поведение перцептрона при подаче на вход различных сигналов. «Переобучите» перцептрон так, чтобы он надежно различал сигнал 1000 и 0001

  1. «Научите» перцептрон различать четные и нечетные числа в двоичном виде

Четные 0000, 0010,  0100, 0110, 1000

Нечетные 0001, 0011, 0101, 0111, 1001

Возможно, что для этого вам потребуется увеличить число А – элементов.

 

  1. Обучите перцептрон распознаванию 0 и 1

 Образы 0, в том числе с шумом

1

1

1

 

 

1

 

 

 

1

 

1

 

1

 

1

 

1

 

1

 

 

1

 

1

 

1

 

1

 

1

 

1

1

1

1

 

 

1

 

 

 

1

 

 Образы 1, в том числе с шумом

 

1

 

 

 

1

 

 

 

1

 

1

1

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

1

 

 

 

1

 

 

1

 

 

 

1

 

 

 

1

 

 

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа «Графы»
Цель работы – реализовать алгоритмы обработки графовых структур: поиск различных путей, проверку связности, построение остовых деревьев...

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа №2. 13 Работа с базами данных lotus notes 13...
Проблемы возникают при выборе средств автоматизации документооборота, поскольку в настоящее время существует большое количество программных...

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа №2 По дисциплине «Эксплуатационные материалы...
Цель работы: Изучение основных свойств и требований, предъявляемых к дизельным топливам

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа №3 По дисциплине «Эксплуатационные материалы...
Цель работы: Изучение основных свойств и требований, предъявляемых к моторным маслам

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа №1 По дисциплине «Эксплуатационные материалы...
Цель работы: Изучение основных свойств и требований, предъявляемых к автомобильным бензинам

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа 4 Механизм обратного логического вывода в продукционных...
Цель работы: получить навыки в проектировании и программировании интерпретатора продукционных правил, работающего по принципу обратного...

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа №5 Работа с реляционной базой данных в Microsoft Office Access 2007
Цель работы: Научиться создавать многотабличную реляционную базу данных в субд ms office Access 2007, вносить данные, организовывать...

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа Работа с файлами в приложениях на С++ Builder...
Цель работы: изучение принципов работы с текстовыми файлами в среде программирования С++ Builder

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа №1 Тема: «Растяжение стального образца с определением...
Цель работы: – определение предела текучести, предела прочности, относительного удлинения и относительного сужения при разрыве

Лабораторная работа №5 Построение модели перцептрона Цель работы iconЛабораторная работа №1 4
Цель работы: приобрести умение создания средствами текстового редактора блокнот авторской web-страницы и умение создания документа...



Образовательный материал



При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
www.lit-yaz.ru
главная страница