Создание сети и уменьшение/увеличение порога вероятности распознавания заданного образа, страница 2

0000110011	000011****	0000110011	ДА
0011001101	001100****	0011001100	Нет
1010011101	101001****	1010011100	Нет
0010010000	001001****	0010011100	Нет
0100111110	010011****	0100111111	Нет
1111011100	111101****	1111011100	ДА
1001000011	100100****	1001001101	Нет
1010100100	101010****	1010101100	Нет
1010000000	101000****	1010001100	Нет
1100110011	110011****	1100111111	Нет
0010010000	001001****	0010011100	Нет
1100100001	110010****	1100100111	Нет
0000100011	000010****	0000100011	ДА
0011001100	001100****	0011001100	ДА
0111011010	011101****	0111011100	Нет
0110010000	011001****	0110011100	Нет
0000011010	000001****	0000011100	Нет
0100101100	010010****	0100011110	Нет
1010001000	101000****	1010001100	Нет
1001011001	100101****	1001011111	Нет
Попаданий (в процентах)			20%

[Выборка 3]: 9 верных значений, тест:

0000110011	000011001*	0000110011	ДА
0011001101	001100110*	0011001100	Нет
1010011101	101001110*	1010011100	Нет
0010010000	001001000*	0010010000	ДА
0100111110	010011111*	0100111111	Нет
1111011100	111101110*	1111011100	ДА
1001000011	100100001*	1001000011	ДА
1010100100	101010010*	1010100101	Нет
1010000000	101000000*	1010000000	ДА
1100110011	110011001*	1100110011	ДА
0010010000	001001000*	0010010000	ДА
1100100001	110010000*	1100100001	ДА
0000100011	000010001*	0000100011	ДА
0011001100	001100110*	0011001100	ДА
0111011010	011101101*	0111011010	ДА
0110010000	011001000*	0110010000	ДА
0000011010	000001101*	0000011011	Нет
0100101100	010010110*	0100101100	ДА
1010001000	101000100*	1010001000	ДА
1001011001	100101100*	1001011001	ДА
Попаданий (в процентах)			75%

Вывод: при увеличении тестового вектора вероятность верного восстановления данных из выборки возрастает.

Лабораторная работа по дисциплине «Системы Искуственного Интеллекта»

«Исследование перцептрона с прямыми связями»

Лабораторная работа номер 3

Запустим программу nn3.exe:

Сформируем нейронную сеть с параметрами, заданными по умолчанию.

Теперь зададим несколько выходных нейронов. В силу особенностей перцептрона обучение и тестирование делается одним действием (кнопкой).

Создадим 3 вида изображений:

·  Вертикальная полоса (две рядом)

·  Горизонтальная полоса

При рисовании каждой фигуры буду нажимать кнопку «пуск» несколько раз, чтобы увидеть результат (значение выходного нейрона.)

Поехали….

Эксперимент для сети с порогом 0.5 (по умолчанию)

2 вертикальные и 1 горизонтальная

наблюдаем правильное распознавание элемента 1

          а тут уже срабатывание неверное, был создан новый нейрон вместо распознавания старого изображения. Перцепртрон «не узнал» изображение номер 1 (оно хоть и не сильно похоже, но все же ближе к первому изображению, чем ко второму)

Теперь создадим нейронную сеть с порогом 0.2

Эксперименты:

 

Вывод: при уменьшении порога вероятность распознавания заданного образа возрастает даже при слабом приближении, но и растет коэффициент «помех» - изображение может распознаться неверно.(активными будут не те нейроны). При высоком пороге требуется очень точно задать фигуру, зато точность распознавания существенно выше. Данный эксперимент весьма затруднен ввиду ужасного качества мышки на машине, где проводилась лабораторная работа. Но результат и понятен.