Реферат: Реализация искусственной нейронной сети

y_q ⁽⁰⁾ =I_q ,

где I_q – q-ая компонента вектора входного образа.

2. Рассчитать d^(N) для выходного слоя по формуле:

(3)

Рассчитать изменения весов Dw^{( N)} слоя N по формуле:

(4)

3. Рассчитать для всех остальных слоев, n=N-1,...1

1)d^{( n)} по формуле:

(5)

2) Dw^{( n)} по формуле(15)

4. Скорректировать все веса в НС

(6)

5. Если ошибка сети существенна, перейти на шаг 1. В противном случае конец.

6 Заключение

В ходе настоящей работы была разработана и реализована программно искусственная нейронная сеть. Программа написана в среде Borland Delphi 3. Она представляет собой гибкую систему, в которой задаётся количество скрытых слоёв и количество нейронов в каждом из них. Количество входов и выходов одинаково и равно единице. Над программой был проведён длительный эксперимент, который продолжался около 10-ти часов. За это время нейронная сеть, реализованная в ней, обучалась по переднему фронту пика(см. приложение Г). Нейронная сеть состояла из 4-х слоёв по 50 нейронов, и выходного слоя с одним нейроном. Сеть обучилась до уровня ошибки – 0,0016, за число итераций – 95649.

Приложение А

Пример суперпозиции пиков и их истинностных фронтов

Приложение Г

Результаты обучения

Рис. 1. Результат работы программы

Рис. 2. График зависимости ошибки обученияот номера итерации