![]() КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Anal-re
7.9640 7,9752 3.8312 Рис. 4.125. Результат тестирования программой BrainMaker нейронной сети из рис. 4.2 с начальными значениями весов, представленными на рис. 4.123, для щ = 0, и2 = 1 и cf=1 Рис. 4.123. Показанные на рис. 4.101 веса нейронной сети, реализующей систему XOR (рис. 4.2) и подготовленной к тестированию программой BrainMaker
Рис. 4.124. Результат тестирования программой BrainMaker нейронной сети из рис. 4.2 с начальными значениями весов, представленными на рис. 4.123, для щ = 0, и2 = 0 Рис. 4.126. Результат тестирования программой BrainMaker нейронной сети из рис. 4.2 с начальными значениями весов, представленными на рис. 4.123, для и-\ = 1,
Рис. 4.127. Результат тестирования программой BrainMaker нейронной сети из рис. 4.2 с начальными значениями весов, представленными на рис. 4.123, для 1 f 0 Глава 4. Генетические алгоритмы 4.13. Эволюционные алгоритмы для обучения нейронных сетей
File EdB Operate P8ramete,s er Professional p<ORЈVOt.NFTi
В.Швв Out: B.864B
Рис. 4.1Z8. Показанные на рис. 4.100 веса нейронной сети, реализующей систему XOR и подготовленной к обучению программой BrainMaker Рис. 4.131. Результат тестирования той же сети для 1Л, = 1, t/2 = 0 и d = 1.
lit ins 08:08:88 I:ct: 22 Total: 2 tn. в.ииии
эв, представленными на рис. 4.128, для иЛ = 0, и2 = 0 и d = 0. Рис. 4.132. Результат тестирования той же сети для иЛ = 1, и2 = 1 и d = 0. Глава 4. Генетические алгоритмы 4.13. Эволюционные алгоритмы для обучения нейронных сетей____________ 281^
.0000 Out:Y9jm
-6.1996 7.9230 Z.2B56
Рис. 4.137. Веса нейронной сети, обученной программой BrainMaker с толерантностью 0,1. 4.13. Эволюционные алгоритмы для обучения нейронных сетей 283
ЙЙ?Ъ Total: ittXr XBad:CB Last: 6 feS^I""!»??1!
Рис. 4.138. Итоговая фаза последующего обучения программой BrainMaker (с весами, показанными на рис. 4.137, при уровне толерантности 0,025. Рис. 4.142. Результат тестирования той же сети для и^ = 1, и2 = 1 и с/ = 0.
Дата добавления: 2015-06-04; Просмотров: 396; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |