Итоги программы

Тестирование программы

График 1 График 2

Как следует из анализа графика 1, сеть справляется с решением задачи детектирования амплитуды на наборах обучающего множества. Однако неясно, как она будет вести себя на других наборах входа, поэтому мы подадим на сеть набор сигналов, составленный из двух синусоид с амплитудами 1.6
и 1.2 соответственно. Потом посмотрим, обладает ли построенная сеть Элмана свойством обобщения.

На графике 2 мы видим что сеть хуже справляется с задачей. Сеть стремится детектировать значение амплитуды, но делает это не очень точно. Улучшенное обобщение могло быть получено, обучая сеть на большее количество амплитуд, чем только на значения 1.0 и 2.0. Использование трех или четырех гармонических сигналов с различными амплитудами может привести к намного лучшему датчику амплитуд.

Заключение

Развитие нейронных сетей вызвало немало энтузиазма и критики. Некоторые сравнительные исследования оказались оптимистичными, другие - пессимистичными. Для многих задач, таких как распознавание образов, пока не создано доминирующих подходов. Нужно пытаться понять возможности, предпосылки и область применения различных подходов и максимально использовать их дополнительные преимущества для дальнейшего развития интеллектуальных систем.

Множество надежд в отношении нейронных сетей сегодня связывают именно с аппаратными реализациями, но пока время их массового выхода на рынок, видимо, еще не пришло. Они или выпускаются в составе специализированных устройств, или достаточно дороги, а зачастую и то и другое. На их разработку тратится значительное время, за которое программные реализации на самых последних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, что делает использование нейропроцессоров нерентабельным. Но все это только вопрос времени — нейронным сетям предстоит пройти тот же путь, по которому еще совсем недавно развивались компьютеры, увеличивая свои возможности и производительность, захватывая новые сферы применения по мере возникновения новых задач и развития технической основы для их разработки.

Сегодня нейронные сети используются для работы в относительно узких областях, и неизвестно, доверят ли им когда-нибудь решение вопросов, которые требуют понимания социального контекста. Между тем нейронные сети уверенно продолжают проникать в нашу жизнь, и примеров тому немало.

Список используемой литературы

1) Медведев В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потёмкин // М: Диалог-МИФИ. – 2002

2) Хайкин С. Нейронные сети - полный курс 2006

3) Уоссермен Ф. - Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика

4) Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002

5) Гольдштейн Б.С. - Интеллектуальные сети, 2000

6) Смоленцев - Основы теории вейвлетов в MatLab

7) http://sl-matlab.ru/products/neural-network-toolbox

8) http://matlab.exponenta.ru/neuralnetwork/book2/18/traincgb.php

Дата добавления: 2015-06-04