Файл: Лабораторна робота №8 Персептрон.pdf

0

Тепер переустановимо значення елементів матриці вагів і зсуву: net.IW{1,1} = [3, 4];

net.b{1} = 5;

wts = net.IW{1,1}, bias = net.b{1} wts =

3 4 bias =

5

Для того, щоб повернутися до первинних установок параметрів персептрона, призначена функція init:

net = init(net); wts = net.IW{1,1}, bias = net.b{1} wts =

0 0 bias =

0

Можна змінити спосіб, яким ініціалізувався персептрон за допомогою функціїinit. Для цього досить змінити тип функцій ініціалізації, які застосовуються для установки первинних значень вагів входів і зсувів. Наприклад, скористаємося функцією ініціалізації rands, яка встановлює випадкові значення параметрів персептрона:

%Задати функції ініціалізації вагів і зсувів net.inputweights{1,1}.initFcn = ‘rands’; net.biases{1}.initFcn = ‘rands’;

%Виконати ініціалізацію раніше створеної мережі з новими функціями

net = init(net);

wts = net.IW{1,1}, bias = net.b{1} wts =

-0.1886 0.8709

bias =

-0.6475

Видно, що ваги і зсуву вибрані випадковим чином.

Порядок виконання роботи

1.Для заданого викладачем варіанту(таблиця) розробити структурну схему персептронної нейронної мережі.

2.Розробити алгоритм створення і моделювання персептронної нейронної мережі.

3.Реалізувати розроблений алгоритм в системі MATLAB.

4.Визначити параметри створеної нейронної мережі(ваги і зсув) і перевірити правильність роботи мережі для послідовності вхідних векторів (не менше 5).

5.Побудувати графік, аналогічний представленому на мал. 2, для своїх початкових даних.

6.Переустановити значення матриць вагів і зсувів за допомогою розглянутих функцій ініціалізації.

7.Роздрукувати текст програми.

8.Скласти звіт, який повинен містити :

–мета лабораторної роботи;

9

–структурну схему нейронної мережі;

–алгоритм, текст програми і графік;

–виводи.

10