0, x<a − ∆x + , x ∈ [a − ∆x, a) + , x
Transkrypt
0, x<a − ∆x + , x ∈ [a − ∆x, a) + , x
1 Funkcje: f1 (x) = 0, 1+ 2 f2 (x − a, ∆x) = 12 + 1, 1 1 + e−λx (x−a)(2∆x+x−a) , 2(∆x)2 (x−a)(2∆x−x+a) , 2(∆x)2 x < a − ∆x x ∈ [a − ∆x, a) x ∈ [a, a + ∆x] x > a + ∆x α(x−a)+β f3 (x − a, β, α) = (1) 1 1+e ln 2β 1 + eα(x−a)−β Zbiór uczący zawiera 500 punktów, zbiór testowy 6561 punktów. Poprzez średni błąd dla zbioru N punktów rozumien: PN i=1 |yi − di | N Gdzie di to oczekiwane wyjście, a yi to wyjście sieci dla i-tego punktu. 2 1 1.1 Polynomial f1 rodzaj sieci MLP DMLP DMLP liczba neuronów 3 2 3 średni błąd zbioru testowego 0.0424 0.0482 0.0291 źle zaklasyfikowane punkty: 113 163 90 Rysunek 1: D-MLP, 2 neurony, λ= 35, wsp. uczenia= 0.0004 Rysunek 2: D-MLP, 3 neurony, λ= 32, wsp. uczenia= 0.0003 3 1.2 f2 rodzaj sieci MLP DMLP DMLP liczba neuronów 3 2 3 średni błąd zbioru testowego 0.0774 0.0494 0.0298 źle zaklasyfikowane punkty: 182 223 66 Rysunek 3: D-MLP, 2 neurony, skos= 0.13, wsp. uczenia= 0.0004 Rysunek 4: D-MLP, 3 neurony, skos= 0.2, wsp. uczenia= 0.0003 4 1.3 f3 rodzaj sieci MLP DMLP DMLP liczba neuronów 3 2 3 średni błąd zbioru testowego 0.0397 0.043 0.0264 źle zaklasyfikowane punkty: 89 176 99 Rysunek 5: D-MLP, 2 neurony, skos= 9,β = 100, wsp. uczenia= 0.0005 Rysunek 6: D-MLP, 3 neurony, skos= 9,β = 100, wsp. uczenia= 0.0005 5 Sinus 1.4 f1 rodzaj sieci MLP DMLP liczba neuronów 4 3 średni błąd zbioru testowego 0.0825 0.0664 źle zaklasyfikowane punkty: 288 240 Rysunek 7: D-MLP, 3 neurony, λ= 35, wsp. uczenia= 0.0001 1.5 f2 rodzaj sieci MLP DMLP liczba neuronów 4 3 średni błąd zbioru testowego 0.0893 0.0695 źle zaklasyfikowane punkty: 183 209 Rysunek 8: D-MLP, 3 neurony, skos=0.2, wsp. uczenia= 0.0002 6 1.6 f3 rodzaj sieci MLP DMLP liczba neuronów 4 3 średni błąd zbioru testowego 0.0867 0.0576 źle zaklasyfikowane punkty: 177 249 Rysunek 9: D-MLP, 3 neurony, skos= 8,β = 100, wsp. uczenia= 0.0001