Задание для самостоятельной работы: изучить теоретический материал
Лабораторная работа № 4
Работа с простейшими нейронными сетями
Цель Приобретение и закрепление знаний и получение практических навыков работы с простейшими нейронными сетями.
Задание для самостоятельной работы: изучить теоретический материал
Простейшие нейронные сети и их обучение
Для распознавания m различных изображений, задавая каждому из них единичный выход только на выходе одного А-элемента (выходы остальных нейронов при этом должны принимать значение -1).
Шаг 1. Задается множество M = {( X 1 , U 1 вых ), ..., ( Xp , Up вых )} состоящее из пар (входное изображение Xk = ( xk 1 , ..., xkn ), необходимый вектор выходных сигналов нейронов Uk вых = ( Uk вых1 ,..., Uk вых n )), 
Инициируется веса связей нейронов:
.
Шаг 2. Каждую пару ( Xk , Uk вых ) проверяют на правильность реакции нейронной сети на входное изображение. Если полученный выходной вектор сети ( yk 1 , ..., ykm ) отличается от заданного ( Uk вых1 ,..., Uk вых m ), то выполняются шаги 3 - 5.
Шаг 3. Инициируется множество входов нейронов:
.
Шаг 4. Инициируются выходные сигналы нейронов:
.
Шаг 5. Корректируют веса связей нейронов по правилу:
.
Шаг 6. Проверяют условия останова, т. е. Правильность функционирования сети при предъявлении каждого входного изображения. Если условия выполняются, то переход к шагу 2 алгоритма, иначе - прекращение вычислений ( шаг 7).
Шаг 7. Останов.
Задания для выполнения
1. В соответствии с заданным вариантом:
разработать черно-белые изображения заданных цифр;
выбрать число входов нейрона;
обучить нейрон с помощью распознаванию двух цифр;
СОДЕРЖАНИЕ ОТЧЕТА
1. Индивидуальное задание
2. Результаты выполнения
3. Файл работающей программы
Контрольные вопросы
1. Классификация и назначение НС
2. Модуль нейрона
3. Обучение биполярных НС по правилу Хебба
4. Обучение бинарных НС по правилу Хебба
5. Обучение НС с адаптивными линейными нейронами