"deltaw" - 1 õppematerjal

Praktikumide aruanne Automaatjuhtimissüsteemide jätkukursus

Närvivõrk etalonväljundiga on tüüpi FF. Närvivõrku õpetatakse müraga (5%, 10%, 20%, 30%). % peidetud kihi neuronite arv esialgu 15, väljundeid 26 % aktiveerimisfunktsioon logsig (0..1 mittelineaarne fn), gradientne meetod õppimiseks net=newff(minmax(alphabet),[15 26],{'logsig','logsig'},'traingda') net.trainParam.epochs=5000; net.trainParam.show=25; net.trainParam.min_grad=1e-12; % min_grad - gradient koefitsientide muutumise kiirus, % min_grad määrab minimaalse gradiendi % deltaW=lr*G % 35 sisendit (35 pikslit) neuronite peidetud kiht % 26 väljundit (iga tähe kohta 1) P=[alphabet, alphabet+randn(35,26)*0.05,... alphabet+randn(35,26)*0.1,... alphabet+randn(35,26)*0.2,... alphabet+randn(35,26)*0.3,... ]; T=[targets targets targets targets targets ]; % targets- Etalonmaatriks (ühikmaatriks) A kuni Z [I] = [26x26] net=train(net,P,T) test_data=alphabet+randn(35,26)*0.22; % myra % test=sim(net,test_data) for i=1:26 m=max(test(:,i));