Дипломная работа: Классификация римских цифр на основе нейронных сетей

Структура НС:

1. количество слоев: 4

2. количество нейронов:

а) во входном слое: 63

б) в выходном слое: 9

3. активационная функция

а) во входном слое: линейная

б) в выходном: логистическая

В таблице отражена зависимость минимальной средней ошибки на тренировочном и тестовом наборах и времени обучения от вида функций активации.

Скорость обучения = 0,1; момент = 0,1

Таблица данных

1 скрытый слой		2 скрытый слой		Min средняя ошибка		Время обучения
Функция активации	Кол-во нейронов	Функция активации	Кол-во нейронов	на тренировочном наборе	на тестовом наборе
Гауссова	24	компГауссова	24	0,0000013	0,0034898	02:59
Гауссова	24	Гауссова	24	0,0000005	0,0065507	05:21
компГауссова	24	компГауссова	24	0,0000017	0,0037426	02:29
логистческая	24	логистическая	24	0,0000147	0,0019549	00:38

Исходя из таблицы дла данной сети оптимальными будут функции активации Гауссова для 1 слоя и Комплем. Гауссова для 2 слоя.

Вых1	Вых2	Вых3	Вых4	Вых5	Вых6	Вых7	Вых8	Вых9
R квадрат	0,9995	0,9995	0,9986	0,9995	0,9983	0,9994	0,9996	0,9977	0,9979
СКО	0,007	0,008	0,013	0,007	0,012	0,007	0,006	0,014	0,015
Относ СКО %	0,690	0,760	1,258	0,692	1,230	0,746	0,620	1,429	1,512

Данная сеть после обучения показывает не очень хорошие обобщающие данные.

Скорость обучения и начальный момент на качество обобщения не влияют.

Сеть Кохонена

Структура НС:

1. кол-во нейронов

a. входной слой: 63

b. выходной слой: 9

2. скорость обучения: 0,5

3. начальные веса: 0,5

4. окрестность: 8

5. эпохи: 500

в таблице отражена зависимость средней количества неиспользованных категорий от пораметров выбора примеров и метрик расстояния.

Параметры выбора примеров	Метрики расстояния	Время обучения	Кол-во неиспозльзованных категорий
поочередный	евклидова	00:02	1
случайный	евклидова	00:02	1
поочередный	нормированная	00:02	3
случайный	нормированная	00:02	2

Данная сеть обладает плохим обобщением.

На данной диаграмме показаны сравнительные данные по времени обучения рассмотренных сетей.

Т.к сеть Кохонена обладает наихудшими обобщением, ее в диаграмму не включаем.

На данной диаграмме показаны сравниваемые нами значения выходных данных обученных сетей.