Розв’язання задачі класифікації за допомогою навчальної програми BackPack Neural Network System™.. Лабораторна робота з Організація інтелектуальних обчислень. Робота № 200612

Розв’язання задачі класифікації за допомогою навчальної програми BackPack Neural Network System™.

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:

Національний університет Львівська політехніка

Інститут:

Не вказано

Факультет:

Не вказано

Кафедра:

Електронні обчислювальні машини

Інформація про роботу

Рік:

2015

Тип роботи:

Лабораторна робота

Предмет:

Організація інтелектуальних обчислень

Група:

КІ-4

Завантажити

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

Міністерство освіти і науки України Національний університет „Львівська політехніка” Кафедра електронних обчислювальних машин Звіт про виконання лабораторної роботи № 2 з курсу „ Організація інтелектуальних обчислень ” Тема: Розв’язання задачі класифікаціїза допомогою навчальної програми BackPack Neural Network System™ Виконав: ст. гр. КІ-4 Львів – 2006 Мета роботи: Ознайомитися з роботою програми BackPack Neural Network System™ для розв’язання задачі класифікації та для навчання мережі передбачення неперервної функції. Теоретична частина Програма BackPack Neural Network System™ була розроблена як універсальна нейронна мережа проектування навколишнього середовища для користувачів, зацікавлених у використанні нейронних мереж при рішенні реальних задач. Система розроблена для інтегрування найбільш загальних задач з розробкою індивідуального проекту нейронної мережі: доступу до даних і попередньої обробки, проектування нейронної мережі і навчання, оцінювання отриманих результатів. Виконання роботи В даній роботі розглядаєть задача класифікації квіток Iris за чотирма розмірами у три категорії. Ми представили типи Iris у полі CAT числовою величиною 1, 2 чи 3. Файл містить три додаткових поля: OUT_1, OUT_2 і OUT_3. OUT_1 має величину 1, коли значення Iris у полі CAT - 1. У протилежному випадку 0. Аналогічно, OUT_2 дорівнює 1, якщо в полі CAT - 2, і OUT_3 дорівнює 1, якщо CAT = 3. Далі необхідно провести навчання мережі Тепер застосуємо розроблену модель для набору даних З останнього вікна видно, що нейронна мережа навчена добре, тобто правильно провела класифікацію об’єктів із множини значень відведених для контролю за вхідними значеннями у всі три класи. Висновки: виконуючи дану лабораторну роботу я досліджував роботу нейронних мереж за допомогою програми BackPack Neural Network System™. Ми розглядали задачу класифікації за допомогою мережі передбачення неперервної функції. Для того, щоб добитись найкращих результатів треба оптимально поділити вхідні дані на навчальну та тестову множини

Лабораторна робота Організація інтелектуальних обчислень

2015

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

поділитись