Page 309 - 4703

ви повинні змусити ANS шукати параметри (для будь-якої
мережевої властивості) якмога в ширшому діапазоні функцій.
Зауваження. Для регресійних завдань функція помилок
Cross entropy (розміщено на вкладці Quick tab) недоступна
відколи цей вид функції помилок може моделювати тільки
дані для завдань класифікації (які мають поліноміальний роз-
поділ). Також вкладка MLP activation functions tab стає недо-
ступною, коли прапорець MLP не був вибраний.

Навчання моделей

Спершу, виберіть вкладку Quick tab, і в полі Networks to
train встановлюють число мереж для навчання, наприклад, 200
(див. рис. 9.32). Ви повинні завжди встановлювати це число до
такого високого рівня, який можливий (особливо при значно-
му об’ємі даних). Якщо ми хочемо розглядати як MLP, так і
RBF типи мережі, то необхідно встановити прапорці як в MLP,
так і в RBF. Для нашого прикладу залишимо тільки мережі
MLP.
Для запуску процедури навчання клацніть кнопку Train.
Впродовж навчання буде показано діалогове вікно Neural
network training in progress. Цей діалог забезпечує сумарні де-
талі про згенеровані мережі, у тому числі вид мережі (MLP
або RBF), функцій активації, учбового циклу і відповідних
значень помилок.

Після завершення навчання буде показаний діалог ре-
зультатів SANN - Results. В таблиці активних нейронних мереж

309