Автоматизированные системы измерения, контроля и управления

2.6. Перейдите на вкладку «Распознавание», повторите ранее проделанные операции с определением вероятности. Результаты работы занесите в табл. 2.12. Таблица 2.12 Ошибка обучения Зашумленность символа, % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Постройте графики зависимостей вероятности правильного распознавания от уровня шума для всех значений ошибки обучения. Сделайте выводы. Задание 3. Зависимость ошибки обучения от коэффициента обучения. Скорость обучения. 3.1. Перейдите на вкладку «Обучение» и установите следуюш,ие значения входных данных и параметров обучения: «Коэффициент обучения» = 0,001; «Количество итераций» = 100; «Начальное значение весовых коэффициен­ тов» = 0. 3.2. Изменяя значение поля «Коэффициент обучения», запишите ошибки обучения для сигмоидальной и гиперболической функции активации в табл. 2.13. Зарисуйте графики целевых функций при значении коэффициента обучения равному 0,001 и значении, при котором нейросеть еш,е способна к обучению, для двух типов функции активации. Определите значение коэффициента обучения, при котором ИПС перестает обучаться. Сделайте выводы о наиболее эффективном значении коэффициента обучения. Таблица 2.13 Функция активации Коэффициент обучения 0,001 0,002 0,005 0,01 0,02 0,05 0,1 0,2 0,5 Логистическая Гинерболический тангенс 145