CLAIM – научно-образовательный кластер

ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ ПО КУРСУ
"ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ"– 2005 г.

Лабораторная работа № ДНС-3. Обучение нейрона с помощью ГА.

В рамках этого задания необходимо разработать программу, которая обучает искусственный нейрон распознавать черно-белое (bitmap) изображение, состоящее из 16 пикселей (4х4). Нейрон должен иметь 16 входов, ассоциированных с пикселями, и один выход с пороговой активационной функцией. В программе должна быть реализована возможность задания обучающей выборки в виде векторов (x1,x2,x3…x16,y) или в виде изображений. Программа должны иметь два режима: обучение и распознавание. Обучение должно производиться с использованием ГА.

Под хромосомой можно понимать набор весов входов нейрона. Каждому гену (набору генов) соответствует цифра после запятой. Например, если вес=0.3, то гену (набору генов) будет соответствовать 0011. Под качеством хромосомы можно понимать суммарную ошибку обучающей выборки, т.е. сумму всех ошибок (Target-Real).

Окончательное и безошибочное обучение нейрона не является обязательным. Необходимым условием является уменьшение суммарной ошибки с каждым новым поколением (сходимость алгоритма обучения).

Дополнительно можно:

— реализовать многослойную НС, увеличить размерность или цветность распознаваемой матрицы (по аналогии с ДНС-1 и ДНС-2);

— сравнить несколько различных ГА.

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