Исследование трехслойных ИНС
Контрольная работа - Компьютеры, программирование
Другие контрольные работы по предмету Компьютеры, программирование
870.204624-0.00033670.2043120.204698-0.00038680.2043350.204770-0.00043590.2043580.204841-0.000482100.2043810.204910-0.000529110.2044030.204977-0.000574120.2044250.205042-0.000617130.2044460.205105-0.000659140.2044660.205167-0.000700150.2044860.205226-0.000740
E=0.00000166694
3. Количество входов равно 10.
Процесс обучения:
№ шагаYрасч.YэталE10.2033320.2004420.00289120.2009810.2005860.00039630.2006780.200727-0.00005040.2007400.200868-0.00012850.2008660.201006-0.00014060.2010010.201142-0.00014170.2011370.201277-0.00013980.2012720.201410-0.00013890.2014050.201541-0.000136100.2015360.201670-0.000134110.2016650.201797-0.000132120.2017930.201923-0.000130130.2019190.202047-0.000128140.2020420.202169-0.000126150.2021640.202289-0.000124160.2022850.202407-0.000123170.2024030.202524-0.000121180.2025200.202638-0.000119190.2026340.202751-0.000117200.2027470.202862-0.000115210.2028580.202971-0.000113220.2029680.203079-0.000111230.2030750.203184-0.000109240.2031810.203288-0.000107250.2032840.203390-0.000105260.2033860.203490-0.000104270.2034860.203588-0.000102280.2035850.203684-0.000100290.2036810.203779-0.000098300.2037760.203872-0.000096
E=0, 000004
Прогнозирование на основании полученных результатов обучения:
№ шагаYрасч.YэталE10.2038690.203963-0.00009420.2038820.204052-0.00016930.2038960.204139-0.00024340.2039090.204224-0.00031550.2039220.204308-0.00038660.2039340.204389-0.00045570.2039470.204469-0.00052380.2039590.204547-0.00058990.2039710.204624-0.000653100.2039820.204698-0.000716110.2039930.204770-0.000777120.2040040.204841-0.000837130.2040150.204910-0.000895140.2040250.204977-0.000951150.2040360.205042-0.001006
E=0.00000306659
Получили зависимость среднеквадратической ошибки при прогнозировании от количества входов сети. Построим график зависимости:
График зависимости ошибки от количества входов при постоянном шаге обучения
4. Исследование поведения системы в зависимости от количества входов при адаптивном шаге обучения
Проведем исследование поведения системы 64 входа. Будем проводить обучение для 2, 6 и 10 входовых ИНС, прогнозирование. По результатам исследования построим графики зависимости ошибки от количества входов.
. Количество входов равно 6 - см. раздел 2.
. Количество входов равно 2.
Процесс обучения:
№ шагаYрасч.YэталE10.2038190.2008680.00295220.2008760.201006-0.00013030.2010190.201142-0.00012340.2011560.201277-0.00012150.2012900.201410-0.00012060.2014230.201541-0.00011870.2015540.201670-0.00011680.2016830.201797-0.00011590.2018100.201923-0.000113100.2019350.202047-0.000112110.2020590.202169-0.000110120.2021810.202289-0.000108130.2023010.202407-0.000107140.2024190.202524-0.000105150.2025350.202638-0.000103160.2026490.202751-0.000102170.2027620.202862-0.000100180.2028730.202971-0.000098190.2029820.203079-0.000097200.2030890.203184-0.000095210.2031950.203288-0.000093220.2032980.203390-0.000092230.2034000.203490-0.000090240.2035000.203588-0.000088250.2035980.203684-0.000087260.2036940.203779-0.000085270.2037880.203872-0.000083280.2038810.203963-0.000082290.2039720.204052-0.000080300.2040600.204139-0.000079
E=0.000005
Прогнозирование на основании полученных результатов обучения:
№ шагаYрасч.YэталE10.2041470.204224-0.00007720.2041560.204308-0.00015230.2041640.204389-0.00022640.2041720.204469-0.00029850.2041790.204547-0.00036860.2041870.204624-0.00043770.2041940.204698-0.00050480.2042010.204770-0.00056990.2042080.204841-0.000633100.2042150.204910-0.000695110.2042220.204977-0.000755120.2042280.205042-0.000813130.2042350.205105-0.000870140.2042410.205167-0.000926150.2042470.205226-0.000979
E=0.00000287983
3. Количество входов равно 10.
Процесс обучения:
№ шагаYрасч.YэталE10.2029540.2004420.00251220.2004440.200586-0.00014130.2006250.200727-0.00010240.2007660.200868-0.00010150.2009060.201006-0.00010060.2010440.201142-0.00009970.2011800.201277-0.00009780.2013140.201410-0.00009690.2014460.201541-0.000095100.2015770.201670-0.000093110.2017050.201797-0.000092120.2018320.201923-0.000091130.2019570.202047-0.000089140.2020810.202169-0.000088150.2022020.202289-0.000087160.2023220.202407-0.000085170.2024400.202524-0.000084180.2025560.202638-0.000083190.2026700.202751-0.000081200.2027820.202862-0.000080210.2028930.202971-0.000079220.2030010.203079-0.000077230.2031080.203184-0.000076240.2032130.203288-0.000075250.2033160.203390-0.000073260.2034180.203490-0.000072270.2035170.203588-0.000071280.2036150.203684-0.000069290.2037110.203779-0.000068300.2038050.203872-0.000067
E=0,000003
Прогнозирование на основании полученных результатов обучения:
№ шагаYрасч.YэталE10.2038970.203963-0.00006520.2039210.204052-0.00013030.2039450.204139-0.00019440.2039680.204224-0.00025750.2039900.204308-0.00031760.2040120.204389-0.00037770.2040340.204469-0.00043580.2040550.204547-0.00049290.2040760.204624-0.000548100.2040960.204698-0.000602110.2041160.204770-0.000655120.2041350.204841-0.000706130.2041540.204910-0.000756140.2041720.204977-0.000805150.2041900.205042-0.000852
E=0.00000216793
Получили зависимость среднеквадратической ошибки при прогнозировании от количества входов сети. Построим график зависимости:
Заключение
В ходе проведения контрольной работы было установлено:
3-слойная нейронная сеть во многом похожа на 2-слойную (способы обучения аналогичны, отличаются лишь особенностями реализации);
3-слойная нейронная сеть является более точной по сравнению с 2-слойной (если сравнивать результаты лабораторной работы №2, то видно, что 3-слойная ИНС обладает большей скоростью обучения, большей точностью);
в 3-слойных ИНС в процессе обучения наблюдается эффект уточнения - на каждом последующем шаге величина среднеквадратической ошибки уменьшается;
в ходе работы было рассмотрено влияние изменения количества входов на точность ИНС и построены графики зависимости. При анализе данных графиков можно предположить, что данная точность не максимальна и путем увеличения количества входов точность можно увеличить. Однако из графика также видно, что при добавлении очередного количества входов эффект от них гораздо меньше, чем от предыдущих. В соответствии с этим встает вопрос о целесообразности наращивания количества входов.
как и в 1- и 2-слойных ИНС, адаптивный шаг обучения является более эффективным по скорости получения результата (3 шага - при обучении с постоянным шагом, 2 шага - при обучении с адаптивным шагом), но мене точным (E=0,00000026073 - при обучении с постоянным шагом; E=0,0189632 - при обучении с адаптивным шагом).