1. Ознакомьтесь с теоретической частью.
2. На языке С, С++ напишите программу, реализующую многослойный персептрон.
3. Произведите обучение многослойного персептрона. Исходные данные – 5 классов образов, размер идеального образа 6×6 (в соответствии с вариантом).
4. Подайте на вход сети ряд тестовых образов, по 3 зашумленных образа каждого из 5 классов.
5. Проанализируйте результаты работы программы, которые должны иметь следующий вид:
· вывести распознаваемый зашумленный образ;
· вывести процент подобия распознаваемого зашумленного образа по отношению к каждому из 5 классов;
· вывести количество шагов, затраченных на обучение сети на заданное количество классов.
6. Напишите отчет.
Содержание отчета:
· топология многослойного персептрона;
· основные формулы обучения и воспроизведения;
· идеальные образы для обучения многослойного персептрона;
· тестовые зашумленные образы;
· результаты воспроизведения: процент подобия по отношению к каждому из классов, количество шагов, затраченных на обучение;
|
|
· результаты сравнения многослойного персептрона с нейронной сетью Хопфилда;
· выводы: преимущества и недостатки многослойного персептрона.
Таблица 2.1
Варианты задания
№ варианта | 1-й класс | 2-й класс | 3-й класс | 4-й класс | 5-й класс |
N | F | I | P | D | |
L | U | T | O | K | |
Контрольные вопросы
1. Топология многослойного персептрона.
2. Процесс обучения.
3. Процесс воспроизведения.
4. Процедура обратного распространения ошибки.
5. Каким образом можно улучшить качество распознавания?
6. Достоинства и недостатки данного типа нейронной сети.