"peidetul" - 1 õppematerjal

Praktikumide aruanne Automaatjuhtimissüsteemide jätkukursus

3*x1 + 0.9*x2 %ans = % 1.5000 W1=net.IW{1,1} %sisendite kaalukoefitsendid W2=net.LW{2,1} %kihi kaalukoefintsendid B1=net.b{1} %iga neuroni nihe (bias), aktiveerimisfunktisooni nihe B2=net.b{2} W2*B1+B2 % peaaegu null - järelikult W_2*0_1-0_2 Proovisime ka keerulisemat funktsiooni y=(x_1*x_2)/((x_1+x_2)^2+10) Sellist asja ei saaks ainult lineaarsete kihtidega lahendada, vähemalt peidetud kiht peab olema mittelineaarse aktiveerimisfunktsiooniga. Vajab peidetul kihil päris palju neuroneid (30 on piisav), viga on suurem, lahendamine võtab aega (tuleb ehk iteratsioonide arvu tõsta) Praktikum 4: Mittelineaarsete süsteemide juhtimine tehisnärvivõrkudega Pöördmudeliga juhtimine. Treenitakse pöördmudel: süsteemi väljund on närvivõrgu sisendiks, süsteemi sisend närvivõrgu väljundiks. Milline sisend põhjustas väljundi? Katsetamiseks mittelineaarne objekt (Jacketed Continuous Stirred Tank Reactor)