|
SIMULAREA SOFTWARE
A RE?ELELOR NEURONALE MLP ( II )
1. SCOPUL LUCR?RII
Īn aceast? lucrare se studiaz? o re?ea neuronal? multi-layer perceptron ( MLP ), antrenat? pentru recunoa?terea de forme, care are intr?ri analogice. Re?eaua este antrenat? cu ?abloanele salvate īntr-un fi?ier text, dup? care ea este testat? cu date de intrare noi, diferite de cele pe care le-a īnv??at. De asemenea, se studiaz? caracteristicile generale ale simulatoarelor de re?ele neuronale.
2. BREVIAR TEORETIC
Īn general, o re?ea neuronal? poate fi implementat? īn trei moduri distincte:
-simulat? soft, pe un calculator secven?ial
-simulat? soft pe un calculator paralel (un sistem cu mai multe procesoare)
-implementat? hard
Īn privin?a utiliz?rii simulatoarelor, pentru rezolvarea unei aplica?ii concrete, trebuie avute īn vedere urm?toarele aspecte:
-Alegerea tipului de re?ea neuronal?
Majoritatea re?elelor neuronale utilizate practic sunt de tipul perceptron multistrat ( MLP ) ?i utilizeaz? algoritmul de backpropagation pentru īnv??are. Algoritmul de backpropagation folose?te eroarea īntre ie?irile actuale (rezultate prin calcul, propagānd īnainte valorile de pe intr?ri, specificate de ?abloane) ?i ie?irile a?teptate (cele impuse de ?ablonul curent), pentru a ajusta fiecare pondere. Ajustarea ponderilor se face secven?ial, plecānd de la ultimul strat (cel de ie?ire), spre primul strat (cel de intrare).
|