Pinky Takes Castlebury

Дата добавления: 2015-10-15; просмотров: 514

На первом шаге подготовим обучающие примеры. Данные для обучения нейронной сети должны быть представлены в текстовом файле с разделителем (Tab или пробел) (рис. 2.3).

Рис. 2.3 – Данные для обучения НС

Далее в главном окне программы необходимо выбрать файл, содержащий обучающую выборку (рис. 2.4). Информация, содержащаяся в этом файле, используется для обучения сети. Можно открыть txt-файл для обучения или nnw-файл – обученную нейронную сеть.

Рис. 2.4

Следующее окно программы, представленное на рис. 2.5, позволяет задать входные и выходные переменные, провести при необходимости процедуру нормализации данных.

Рис. 2.5

Здесь

Использовать поле как - нейронная сеть состоит из входного, выходного и скрытых слоев. Количество нейронов в первом и последнем слое зависит от того, сколько полей вы определите как входные и выходные. Поля, отмеченные пометкой «не использовать» в обучении и тестировании сети применяться не будут.

Нормализовать поле как - на вход сети должна подаваться информация в нормализованном виде. Т.е. это числа в диапазоне от 0 до 1. Можно выбрать один из методов нормализации:

· - линейная нормализация.

· – экспоненциальная нормализация.

· Авто – нормализация, основанная на статистических характеристиках выборки

· Без нормализации – нормализация не производится

Параметры нормализации - задаются значения, используемые в формулах нормализации.

Для рассматриваемого примера входными данными являются X и Y, выходной переменной – Z. Нормализация исходных данных не производится.