|
выдать на экран информацию об этих функциях, построить их
графики и рассчитать векторы выхода, воспользовавшись скриптом
из М-файла hardlimfile. Новый скрипт записать в файл под именем poslinfile.
Задание 5. Для линейной функции активации с ограничениями saflin и ее производной dsaflin, определяемыми соотношениями
0, n
soflin(n) = n, 0 n 1;
n, n > 0,
0, n
dsoflin(n)= 1, 0 n 1
1, n > 0,
выдать на экран информацию об этих функциях, построить их графики и рассчитать векторы выхода, воспользовавшись скриптом из М-файла hardlimfile. Новый скрипт записать в файл под именем satlinfile.
Задание 6. Для симетричной линейной функции активации satlins с ограничениями и ее производной dsatlins, определяемыми соотношениями
-1, n
satlins(n) = n, -1 n 1;
1, n > 1,
0, n
dsatlins(n) = 1, -1 n 1
0, n > 1,
выдать на экран информацию об этих функциях, построить их графики и рассчитать векторы выхода, воспользовавшись скриптом из М-файла hardlimfile. Новый скрипт записать в файл под именем satlinsfile.
Задание 7. Для радиальной базисной функции активации radbas и ее производной dradbas, определяемыми соотношениями
radbas = e-2n,
dradbas = -2ne-2n,
выдать на экран информацию об этих функциях, построить их графики и рассчитать векторы выхода, воспользовавшись скриптом из М-файла hardlimfile. Новый скрипт записать в файл под именем radbasfile.
Задание 8. Для треугольной функции активации tribas и ее производной dtribas, определяемыми соотношениями
0, n
tribas(n) = 1-abs(n), -1 n 1;
0, n > 1,
0, n
dtribas(n) = 1, -1 n 0
-1, 0
0, n > 1,
выдать на экран информацию об этих функциях, построить их графики и рассчитать векторы выхода, воспользовавшись скриптом из М-файла hardlimfile. Новый скрипт записать в файл под именем tribasfile.
Задание 9. Для логистической функции активации logsig и ее производной dlogsig определяемыми соотношениями
logsig(n) = 1 / (1 + e-n);
dlogsig(n) = e-n / (1 + e-n)2,
выдать на экран информацию об этих функциях, построить их
графики и рассчитать векторы выхода воспользовавшись скриптом из М-файла hardlimfile. Новый скрипт записать в файл под именем logsigfile.
Задание 10. Для гиперболической тангенциальной функции активации tansig и ее производной dtansig определяемыми соотношениями
tansig(n) = 2 / (1 + e-2n) – 1;
dtansig(n) = 1 – tansig2(n),
выдать на экран информацию об этих функциях, построить их графики и рассчитать векторы выхода, воспользовавшись скриптом из М-файла hardlimfile. Новый скрипт записать в файл под именем tansigfile.
Задание 11. Для конкурирующей функции активации compet используемой для формирования вероятных и самоорганизующихся нейронных сетей выполнить следующие действия:
-
Выдать на экран информацию об этой функции с помощью следующего скрипта:
Name = compet(′name′) % – cometitive;
Dname = compet(′dеriv′) % – ″;
Inrange = compet(′active′) % – -in : inf;
Outrange = compet(′outrut′) % – 0 1.
-
Построить столбцовые диаграммы для вектора входа и для вектора выхода, используя слой из четырех нейронов:
N = [0; 1; - 0.5; 0.5];
A = compet(n);
subplot(2, 1, 1), % – подокна 21; вывод в 1-е;
bar(n), % – столбцовая диаграмма;
ylabet(‘n’) % – метка оси ординат;
subplot(2, 1, 2), bar(a), ylabet(‘a’) % – во 2-м подокне.
-
Рассмотренную последовательность команд оформить в виде скрипта в М-файл с именем competlile.
Задание 12. Выполнить действия 11-го задания для конкурирующей функции активации с мягким максимумом softmax, записав при этом новый скрипт в М-файл с именем softmaxfile.
Задание 13. Для простого нейрона с одним двойным входом Р и функции активации hardlim подобрать весовой коэффициент W и смещение b таким образом, чтобы обеспечить инвертирование входного сигнала, т. е. замену нуля единицей, а единицы нулем.
Задание 14. Для нейрона с двумя двойными входами р1 и р2 и функцией активации hardlim подобрать весовые коэффициенты и смещение таким образом, чтобы нейрон выполнял функции логического сложения и логического умножения.
Задание 15. Для нейрона с двумя двойными входами р1 и р2 и функцией активации hardlim подбирать весовые коэффициенты W11 и W12 и смещение b таким образом, чтобы классифицировать входные двойные наборы на два класса – нулевой и первый:
а) {00, 01} – нулевой класс, {10, 11} – первый класс;
б) {11} – нулевой класс, {00, 01, 10} – первый класс;
в) {00, 11} – нулевой класс, {01, 10} – первый класс;
г) {00, 11} – первый класс, {01, 10} – нулевой класс.
Задание 16. Для нейрона с двумя непрерывными входами р1 и р2 и функции активации hardlim построить график разделяющей линии, определяемой уравнением
W11p1 + W12p2 + b = 0,
считая, что значения весовых коэффициентов W11 W12 и смещения b заданы. Убедиться, что наборы входов р1 и р2 по разную сторону от разделяющей линии принадлежат разным классам и что не всякое множество наборов значений входов можно разделить на два класса, используя нейрон рассмотренного типа.
Задание 17. Используя блоки имитационного моделирования инструментального пакета Simulink системы MATLAB (блоки источников и регистраторов сигналов, математические и нелинейные блоки) построить рассмотренные в заданиях 1 – 16 модели нейронов, провести исследования моделей нейронов и оформить в электронном виде отчет с помощью генератора отчетов Simulink.
|