CLAIM – научно-образовательный кластер

Учебный курс "Интеллектуальные системы"
Лабораторная работа № 5.
Решение задач с помощью нейронных сетей

1. Цель работы.

Ознакомиться с подходом к решению задач обучения искусственных нейронных сетей (НС).

2. Порядок выполнения работы.

2.1. Изучить теоретическое введение.

2.2. Последовательно выполнить все задания к лабораторной работе.

2.3. Проверить правильность выполнения заданий не менее чем на пяти примерах.

2.4. Оформить отчет по лабораторной работе.

3. Задания к лабораторной работе

3.1. В рамках этого задания необходимо разработать программу, которая обучает искусственный нейрон (персептрон) распознавать черно-белое (bitmap) изображение, состоящее из 9 пикселей (3х3). Нейрон должен иметь 9 входов, ассоциированных с пикселями, и один выход с пороговой активационной функцией.

3.2. В программе должна быть реализована возможность задания обучающей выборки, которая содержит n-векторов в виде (x1, x2, …, x9, y) или в виде изображений, а также возможность задания коэффициента скорости обучения. Программа должны иметь два режима: обучение и распознавание. Обучение должно производиться по стандартному алгоритму обучения персептрона с использованием дельта-правила.

4. Содержание отчета

4.1. Название и цель работы

4.2. Задание

4.3. Краткое описание предметной области и выбранной задачи

4.4. Блок-схема алгоритма обучения

4.5. Протоколы проведенных экспериментов

4.6. См. также требования к оформлению электронных отчетов.

 © НОК CLAIM. Замечания, вопросы и сведения об ошибках просим сообщать в форуме или присылать администратору сайта.