Anal-re

7^:22■^BBLasJ°¹S^r4n"i«";T

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

		SrsinMak	6 Professional fXOREVC	1ЛЕП
File Fdll		r m r	nection is ay	Analyze
	Total; Pt		И bast; 8 Cot	d?*22* Last? в**

tile	Fdit	Operat	Purameteis Conn	ctions Display «nalyz		l-|x
i'l	•ъ am	totals	22° ^s* B*ds^ei	Last: В Goods 22	Last: в

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,

			alnMst	r r Proteseior»	1 p<OREVO	1ЛЕЛ
File	Fd»	Operate Para	rt ie	Conneeions	У	An Sy
	вивв	Total: 22	Bad		В Goo	4: 22

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

EdnNetwotk Weights

File EdB Operate P_8rame_te,s

er Professional p<ORЈVOt.NFTi

-6.0736 7.S75Z 1.9576

В.Швв Out: B.864B

Рис. 4.130. Результат тестирования той же сети для щ - 0, и₂ = 1 и d = 1.

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

Рис. 4.129. Результат тестирования нейронной сети из рис. 4.2

эв, представленными на рис. 4.128, для и_Л = 0, и₂ = 0 и d = 0.

Рис. 4.132. Результат тестирования той же сети для и_Л = 1, и₂ = 1 и d = 0.

Глава 4. Генетические алгоритмы

4.13. Эволюционные алгоритмы для обучения нейронных сетей____________ 281^

.0000 Out:Y9jm

Рис. 4.135. Результат тестирования той же сети для и_л = 0, и₂ = 1 и с/ = 1.

Рис. 4.136, Результат тестирования той же сети для u_n = 1, о₂ = 1 и d = 0.

EtiHNetWoric Weights

Рис. 4.133. Результат обучения програмой BrainMaker нейронной сети из рис. 4.2 с Hi чальными значениями весов, представленными на рис. 4.128.

-6.1996 7.9230 Z.2B56

Fact: 22 Total:

Рис. 4.134. Результат тестирования программой BrainMaker нейронной сети из рис. 4.2 с начальными значениями весов, представленными на рис. 4.128, с толерантностью 0,1 для Ui = 0, и₂ = 0 и d = 0.

Рис. 4.137. Веса нейронной сети, обученной программой BrainMaker с толерант­ностью 0,1.

4.13. Эволюционные алгоритмы для обучения нейронных сетей 283

Network Progress |X

■

DD

ЙЙ?Ъ Total: ittXr ^XBad:^CB Last: 6 feS^I""!»??¹!

Рис. 4.141. Результат тестирования той же сети дляи

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.

Edit Network Weights

Рис. 4.139. Результат тестирования нейронной сети, обученной программ! BrainMaker с толерантностью 0,025 (рис. 4.138), для щ = 0, и₂ = 0 и d = 0.

Дата добавления: 2015-06-04