Цель работы.

Исследование влияния различных видов функции оценки на обучение нейронных сетей

Используемые программы.

Лабораторная выполняется на программе Sigmoid.

Задание.

В лабораторной работе требуется обучить нейронную сеть решению задачи распознавания пяти бинарных изображений с использованием различных функций оценки и провести сравнение по скорости обучения и надежности работы обученной сети. Основные этапы выполнения работы те же, что и для лабораторной работы 4.

1. Формирование задачника.

2. Установка параметров оценки.

3. Обучение нейронной сети.

4. Тестирование обученной нейронной сети (статистический тест).

5. Повторение этапов 2–4 для других методов оценки.

6. Анализ полученных результатов.

Исследуемые оценки:

1. Метод наименьших квадратов.

2. Расстояние до множества с уровнем надежности 0,1.

3. Расстояние до множества с уровнем надежности 1,8.

В отчет включаются все полученные результаты (число тактов при обучении сети и результаты статистического теста для всех видов оценки). На основе анализа полученных результатов необходимо сформулировать рекомендации по использованию исследованных оценок.