232 (3)

232 (3)



232

Program dopuszcza istnienie dowolnej ilości warstw o funkcji aktywacji neuronów w każdej warstwie zadawanej indywidualnie. Do wyboru pozostaje funkcja liniowa lub funkcja sigmoidalna przyjęta w postaci

m =

Zadawanie struktury sieci przez użytkownika odbywa się za pośrednictwem pliku wejściowego (standardowe rozszerzenie .net). Struktura pliku ma następującą postać:

{Neural Net work:

(Layer:[/;V/J|

:Layer)

n = N

|Layer:[l]

n = N

:Layer}

(Layer:[/n]

:Layer}

:NeuralNetwork}

n = N


bias = P

firn = Lin[ P ]

bias = P

fun = Siginf p ]

bias = P

fun = Sigm| p |


%Począlek pliku % \Varst wa wej śc i o wa

% Warstwa #1 %Warstwa #/n

Program zaczyna się linią {Neural NetWork: a kończy linią \Nettral NetWork} lub nawiasem klamrowym zamykającym}. Każda linia pliku definiuje jedną warstwę neuronów, poczynając od warstwy wejściowej | INP], po której następują kolejne

warstwy ukryte fl|, |2|..... [w|, gdzie m oznacza jednocześnie warstwę wyjściową.

Wyrażenie n = N definiuje liczbę N neuronów w warstwie. Deklaracja opcjonalna hias deklaruje istnienie połączenia neuronów w warstwie z polaryzacją P, przy czym zwykle P przyjmuje wartość równą I lub 0. W przypadku wartości zerowej deklaracja ta może być pominięta. Ostatnie wyrażenie w linii jest deklaracją typu funkcji aktywacji. Funkcja sigmoidana zapisana jest jako Sigm[(5]» gdzie p jest współczynnikiem występującym w funkcji sigmoidalnej. Standardowa wartość wbudowana p = 1 przyjmowana jest zawsze, jeśli nie jest jawnie zadeklarowana przez użytkownika. Pominięcie deklaracji Sigm w linii lub przyjęcie Lin jesl równoznaczne z przyjęciem liniowej funkcji aktywacji.

Dane uczące sieć przygotowane są w pliku z rozszerzeniem .inp. Składają się z szeregu linii definiujących wektory wejściowe X oraz wartości zadane wyrażone za pomocą wektorów d. Plik ma następującą strukturę:

{NetworkSignałs:

(Inp:

*1 X2 ’ ” XN Dest: d{ d7%-


%Początek pliku %Począlek próbki uczącej %Składowe wektora X %S kładowe wektora d %Koniec próbki uczącej

I


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
11678 rozdział35 nych ilościowych. Zmienne jakościowe mogą być bądź dychotomiczne, tj. dopuszczać i
Image506 Rys. 4.641. Schemat logiczny programowanego generatora impulsów o dowolnych wzorach zero-je
?egna?ek1 M >»łuc*ycitl może na grac na tałmfe nugnetowiłlowcj dnny program i.odiworayć go w dow
stat PageY resize 59 Statystyka matematyczna Ze względu na fakt, iż w modelu tym dopuszczamy istnie
img035 35 Współczynnik t, atały dla dowolnej Ilości pal punktów n i. a, utwo- rzonych w powyższy sp
img116 116 Aby udowodnić, że część wspólne dowolnej Ilości zbiorów domkniętych jest domknięta, należ
IMG$37 w obiegu [IV, Sa] W odniesieniu do dowolnej Ilości czynniku biorącego udziul sprawność obiegu
page0583 575Rybołóstwo — Ryby biej i tym sposobem zdobyto ułatwienie rozmnażania ryb prawie w dowoln
090 091 2 90 Programowanie liniowe Przyjmujemy dowolną wartość początkową parametru. Ponownie najbar
Badania operacyjr Zagadnienia programowania liniowego Biorąc dowolną wspólną wielokrotność

więcej podobnych podstron