neuroproject.ru

[Ivanhoe]

Здравствуйте.

Я только начинаю заниматься НС. Почитал литературу, дошел до практической реализации. Выбрал простейшую задачу - аппроксимация линейной функции y=f(x). Использую однослойный персептрон, на входе значения x и у, на выходе 1 или 0, в зависимости от того, принадлежит ли точка (x, y) прямой y=x. Обучаю сеть с коэффициентом скорости обучения 0.01, на случайно генерируемой обучающей выборке (60 тыс. точек, принадлежащие и непринадлежащие прямой точки поровну). Но в итоге сеть не обучается, ответы совершенно случайны .

Но подскажете, в чем моя ошибка? Возможно, я неправильно выбрал структуру сети? Или неправильно обучаю ее?

Спасибо.

[Victor G. Tsaregorodtsev]

Однослойный персептрон - это один единственный нейрон?
Такая сетка эту задачу не потянет. Надо брать персептрон хотя-бы с одним скрытым слоем. Либо у однослойного персептрона поставить вместо сигмоидной или пороговой фунции функцию в виде "шапочки" с регулируемой (обучаемой) шириной.
_________________
www.neuropro.ru - нейросети, анализ данных, прогнозирование

[DmitryShm]

Для того, чтобы просто понять как приближает функции перцептрон, можно запустить обучение однослойного, но с большим количеством нейронов в слое. По аппроксимационной теореме всегда существует такое число нейронов однослойного перцептрона, что эмулируемая функцию (после обучения) равномерно приближает заданную непрерывную функцию на гиперкубе.
_________________
знаю, что не знаю

[Ivanhoe]

[Victor G. Tsaregorodtsev]

Но проводить-то надо две разделяющих прямые - по одну сторону от исходной прямой, и по другую
_________________
www.neuropro.ru - нейросети, анализ данных, прогнозирование