Page 28 - 4848

ПРАКТИЧНЕ ЗАНЯТТЯ № 4
ВИКОРИСТАННЯ MATLAB ДЛЯ СТВОРЕННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Мета роботи: створити однонаправлену нейронну мережу з
використанням середовища Matlab.

4.1 Програма роботи

У роботі необхідно:
– ознайомитися з принципом побудови нейронних мереж;
– ознайомитися з функціями пакету Neural Network;
– реалізувати алгоритм навчання згідно з варіантом нейронної
мережі та проаналізувати його результати;
– перевірити якість навчання нейронної мережі;
– порівняти результати роботи при різних кількостях еталонних
векторів і циклах навчання.

4.2 Основні теоретичні відомості

В наш час появилась потреба використовувати нейронні мережі для

вирішення різних задач, а саме: задач розпізнавання образів, ідентифікації,
прогнозування, оптимізації і управління складними об’єктами. Розроблено
багато моделей нейронних мереж і алгоритмів іх навчання і моделювання.
Але на практиці ці алгоритми досить важко реалізовуються та потребують
грунтовних знань не тільки принципів побудови і навчання нейронних
мереж але і навиків у області програмування. Для того щоб полегшити
роботу при моделюванні і навчанні нейронних мереж, було розроблено
спеціальний пакет для середовища MATLAB, який дозволяє змоделювати
та навчити більшість сучасних моделей мереж з використанням
вбудованих функцій і процедур. Сама система MATLAB створена фірмою
MathWork Inc і призначена для виконання інженерних розрахунків.
Розробляючи ці методичні вказівки вважаєм, що студент вивчав
MATLAB на третьому курсі і вміє ним користуватися.
Наведемо список активаційних функцій, які частіше, ніж інші
застосовують для побудови нейронних мереж.
З навчальних алгоритмів будемо використовувати так звані
квазіньютонові алгоритми навчання: TRAINBFG, TRAINOSS, TRAINLM,
TRAINBR.

27