Simularea software a retelelor neuronale MLP

Trimis la data: 2002-06-10 Materia: Informatica Nivel: Liceu Pagini: 14 Nota: / 10 Downloads: 3150
Autor: Simona Teodosiu Dimensiune: 17kb Voturi: Tipul fisierelor: doc Acorda si tu o nota acestui referat: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
vezi mai multe detalii vezi mai putine detalii
Raporteaza o eroare
În această lucrare se studiază o reţea neuronală multi-layer perceptron ( MLP ), antrenată pentru recunoaşterea de forme, care are intrări analogice. Reţeaua este antrenată cu şabloanele salvate într-un fişier text, după care ea este testată cu date de intrare noi, diferite de cele pe care le-a învăţat. De asemenea, se studiază caracteristicile generale ale simulatoarelor de reţele neuronale.

2. BREVIAR TEORETIC
În general, o reţea neuronală poate fi implementată în trei moduri distincte:
-simulată soft, pe un calculator secvenţial
-simulată soft pe un calculator paralel (un sistem cu mai multe procesoare)
-implementată hard

În privinţa utilizării simulatoarelor, pentru rezolvarea unei aplicaţii concrete, trebuie avute în vedere următoarele aspecte:
-Alegerea tipului de reţea neuronală

Majoritatea reţelelor neuronale utilizate practic sunt de tipul perceptron multistrat ( MLP ) şi utilizează algoritmul de backpropagation pentru învăţare. Algoritmul de backpropagation foloseşte eroarea între ieşirile actuale (rezultate prin calcul, propagând înainte valorile de pe intrări, specificate de şabloane) şi ieşirile aşteptate (cele impuse de şablonul curent), pentru a ajusta fiecare pondere. Ajustarea ponderilor se face secvenţial, plecând de la ultimul strat (cel de ieşire), spre primul strat (cel de intrare).

-Alegerea intrărilor (numărul şi tipul lor)
În general alegerea intrărilor este o problema dificilă. Ieşirile reţelei sunt mai clar impuse de problema concretă analizată, pe când intrările nu. O regulă empirică de alegere a intrărilor este următoarea: "cu cât mai multe date, cu atât mai bine!" Această regulă se aplică atât la numărul intrărilor unei reţele, ca şi la numărul şabloanelor de antrenare.

Intrările suplimentare nu afectează acurateţea rezultatelor furnizate de reţea în problema concretă rezolvată, chiar dacă anumite intrări se dovedesc a fi neimportante în determinarea ieşirii corecte. Totuşi, toate simulatoarele au o limită superioară de neuroni pe care-i suportă, şi deci şi de intrări.

Trebuie ca atunci când se strâng date şi se definesc intrările reţelei, să nu se furnizeze reţelei 2 vectori similari de intrări, care să dea la ieşire rezultate conflictuale. Spre exemplu, o reţea ce recunoaşte diverse fructe, ar putea să identifice "măr" sau "prună" (deci conflictual), bazat pe intrările "rotund" şi "roşu". Pentru a rezolva conflictul, trebuie introduse intrări adiţionale ( mărime, gust, etc.).

La fel de importantă ca şi strângerea unui număr suficient de date de intrare este şi modalitatea de prezentare a acestora, reţelei. Marea majoritate a simulatoarelor existente acceptă intrări ce variază între 0 si 1, sau intre -1 si +1. De aceea, datele reale trebuie să fie preprocesate pentru a fi aduse în această gamă. Cele mai multe simulatoare realizează chiar ele această preprocesare. Modul cum se aleg intrările semnificative pentru reţea şi modul de setare al parametrilor în simulator, au drept rezultat obţinerea unei reţele neuronale performante sau nu.

Se pot utiliza 2 tipuri de bază pentru intrări în reţele neuronale:
-intrări booleene (de tipul TRUE/FALSE)
Astfel, pentru o imagine alb-negru ce trebuie recunoscută de reţea, intrările ( “0” - pixel alb, “1” - pixel negru ) sunt de tip boolean. Aceste intrări se mai cheamă şi intrări binare.
-intrări analogice sunt cele care iau valori continue între o valoare minimă şi una maximă. De exemplu, între 0 şi 1. Pentru datele de pe intrări de tip analogic, se recomandă ca gama lor de variaţie să nu fie prea mare (diferenţa între valoarea maximă aşteptată şi valoarea minimă aşteptată). În acest scop, dacă o intrare analogica are o plajă mare de valori, poate fi eventual înlocuită cu o altă intrare ce foloseşte diferenţa între valoarea analogică curentă şi cea anterioară. În acest fel, aplicând diferenţa, gama scade.

Cele mai multe reţele ce rezolva probleme reale au atât intrări binare cât şi intrări analogice. Tipul de intrare folosit (binară sau analogică) poate afecta performanţele reţelei. Numărul de intrări corespunde numărului de neuroni din stratul de intrare.
-Alegerea ieşirilor
În general, numărul ieşirilor este direct impus de aplicaţie. Sunt necesari un număr de neuroni de ieşire egal cu numărul de clase distincte pe care trebuie să le recunoască reţeaua. De exemplu, o reţea neuronală care trebuie să recunoască cifrele zecimale, va avea la ieşire 10 neuroni. O reţea ce trebuie să recunoască literele mari ale alfabetului, la ieşire va avea 27 de neuroni.

Nota explicativa
Referatele si lucrarile oferite de Referate.ro au scop educativ si orientativ pentru cercetare academica.

Iti recomandam ca referatele pe care le downloadezi de pe site sa le utilizezi doar ca sursa de inspiratie sau ca resurse educationale pentru conceperea unui referat nou, propriu si original.

Referat.ro te invata cum sa faci o lucrare de nota 10!
Filmele zilei
Linkuri utile
Programeaza-te online la salonul favorit Descarca gratuit aplicatiile pentru iOS si Android Filmulete haioase Filme, poante si cele mai tari faze Jocuri Cele mai tari jocuri de pe net Referate scoala Resurse, lucrari, referate materiale pentru lucrari de nota 10 Bacalaureat 2019 Vezi subiectele examenului de Bacalaureat din 2019 Evaluare Nationala 2019 Ultimele informatii despre evaluare nationala
Toate imaginile, textele sau alte materiale prezentate pe site sunt proprietatea referat.ro fiind interzisa reproducerea integrala sau partiala a continutului acestui site pe alte siteuri sau in orice alta forma fara acordul scris al referat.ro. Va rugam sa consultati Termenii si conditiile de utilizare a site-ului. Informati-va despre Politica de confidentialitate. Daca aveti intrebari sau sugestii care pot ajuta la dezvoltarea site-ului va rugam sa ne scrieti la adresa webmaster@referat.ro.
Confidentialitatea ta este importanta pentru noi

Referat.ro utilizeaza fisiere de tip cookie pentru a personaliza si imbunatati experienta ta pe Website-ul nostru. Te informam ca ne-am actualizat politica de confidentialitate pentru a integra cele mai recente modificari privind protectia persoanelor fizice in ceea ce priveste prelucrarea datelor cu caracter personal. Inainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru te rugam sa aloci timpul necesar pentru a citi si intelege continutul Politicii de Cookie. Prin continuarea navigarii pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizarii fisierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Nu uita totusi ca poti modifica in orice moment setarile acestor fisiere cookie urmarind instructiunile din Politica de Cookie.


Politica de Cookie
Am inteles