Page 21 - 4848
P. 21

шари  нейронів.  Для  кожного  шару  нейронів  можливе  завдання  нижче
               розглянутих характеристик.
                      •  Число нейронов  кількість нейронів у шарі. Змінюється від 1 до
               100. За замовчуванням пропонується 10 нейронів у шарі.
                      •  Нелинейность  вид функції активації нейронів даного шару. На
               даний  момент  реалізована  тільки  сигмоїдальна  нелінійність  виду
               f(A)=A/(c+/А/), де с - характеристика нейрона.
                      •  Характеристика    значення  ненавчальної  константи  с,
               використовуваної  нелінійним  перетворювачем.  Може  змінюватися  в
               діапазоні від 0,0001 до 1 для описаної вище сигмоїдальної нелінійності. За
               замовчуванням  пропонується  значення  характеристики,  рівне  0,1.  Чим
               більше      значення      характеристики,        тим      кращі     інтерполяційні       й
               екстраполяційні  здібності  навченої  мережі,  але,  як  правило,  це  вимагає
               більш тривалого навчання.
                      •  Монотонность  прапорець мережі монотонної структури.

                      •  Имя сети  ім'я нейронної мережі в списку нейропроекту.
                      Опції  Создать/Изменение  і  Отменить  дозволяють  відповідно
               створити нейронну мережу чи внести зміни в її параметри, або ж скасувати
               ці дії. Після створення нейронної мережі вона з'являється в списку мереж
               нейропроекту  і  стає  активною.  Створену  нейронну  мережу  можна  далі
               навчати,  тестувати,  спрощувати  й  зберігати  на  диску  разом  з
               нейропроектом.

                      3.2.3.3 Навчання нейронної мережі

                      Для навчання активної в даний момент нейронної мережі необхідно
               вибрати  пункт  меню  Нейросеть/Обучение.  Якщо  підключений  до
               нейропроекту файл даних не містить необхідних полів (це можливо, коли
               мережа  створюється  по  одному  файлі  даних,  а  подальше  її  навчання,
               тестування  чи  спрощення  -  за  даними  з  іншого  файлу),  то  видається
               повідомлення про несумісність нейронної мережі й файлу даних. Якщо ж у
               файлі даних маються всі необхідні поля і він не порожній, то запускається
               процес навчання мережі. При цьому на екран виводиться вікно Обучение*
               (*    позначає  назву  мережі),  де  мається  можливість  спостерігати  процес
               навчання і при необхідності самостійно завершити навчання натисканням
               кнопки Завершить, що замінюється у випадку вдалого навчання кнопкою
               Готово.
                      Навчання  припиняється  при  досягненні  нульового  значення
               середньої  оцінки  на  задачнику,  у  випадку  неможливості  подальшого
               поліпшення  оцінки  або  при  аварійних  ситуаціях  (нульовий  чи
               нескінченний крок у напрямку оптимізації).

                                                           20
   16   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26