(Алгоритм ОРО)

НС
4 курс
2014-2015
Лабораторная работа №1
Обучение нейронной сети алгоритмом обратного распространения ошибки
Цель – для нейронной сети с заданной архитектурой научиться
корректировать синаптические весовые коэффициенты с помощью алгоритма
обратного распространения ошибки; обучить нейронную сеть с заданной
точностью  .
Теоретическая часть
II.
Обучить нейронную сеть (НС) – значит, сообщить ей чего от неѐ
добиваются. Иллюстрация процесса обучения НС:
I.
Алгоритм обратного распространения ошибки (back propagation) – один
из самых распространѐнных алгоритмов. Это итеративный градиентный
алгоритм обучения, который используется с целью минимизации
среднеквадратичного отклонения текущего выхода и желаемого выхода
многослойных нейронных сетей (НС).
Алгоритм обратного распространения ошибки используется для обучения
многослойных НС с последовательными связями вида:
НС
4 курс
Рассматриваемый алгоритм может быть представлен в виде:
2014-2015
НС
4 курс
III.
2014-2015
Порядок выполнения работы
1. Построить нейронную сеть, заданной архитектуры.
2. Обучить с помощью алгоритма ОРО (одна итерация).
3. Подстроить синаптические веса с заданной погрешностью НС.
4. Проанализировать работу сети.
IV.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Форма отчета
Титульный лист.
Постановка задачи.
Описание архитектуры сети с указанием параметров.
Листинги программ с комментариями.
Результаты работы сети – одна итерация.
Листинг программы с подстрой синапсов при заданной погрешности НС.
Результаты работы.
Анализ и выводы по работе.
Отчет должен соотвествовать требованиям оформления всей отчетной
документации по кафедре (смотреть методические указания по оформлению
курсовых и дипломных работ).
НС
4 курс
2014-2015
V. Практическая часть
Варианты индивидуальных заданий
Задача – по известной архитектуре НС скорректировать синаптические
веса с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, используя в
качестве функции активации логистический сигмоид f (net ) 
1
.
1  exp( net )
1 часть (таблица 1)
Таблица 1 – варианты индивидуальных заданий
НС
4 курс
2014-2015
НС
4 курс
2014-2015
НС
4 курс
2014-2015
2 часть
По заданной погрешности   N / 100 подстроить синаптические веса
нейронной сети, N – номер варианта.
НС
4 курс
VI.
2014-2015
Контрольные вопросы
1. Понятие НС.
2. Классификация НС и их свойства.
3. Топология НС.
4. Теорема о полноте.
5. Обучение НС.
6. Основные определения: шаг обучения сети, эпоха, нейрон, персептрон,
обучающая выборка, функция активации.
7. Основная идея алгоритма обратного распространения ошибки.
8. Типы функций активации.
9. Дельта правило.
VII. Литература
1. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. : Пер. с англ. / Р. Каллан. –
М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 291 с.: ил.
2. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В.
Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. − М.: Физматлит, 2001. − 224 с.