Создание набора данных
На первом шаге подготовим обучающие примеры. Данные для обучения нейронной сети должны быть представлены в текстовом файле с разделителем (Tab или пробел) (рис. 2.3).
Рис. 2.3 – Данные для обучения НС
Далее в главном окне программы необходимо выбрать файл, содержащий обучающую выборку (рис. 2.4). Информация, содержащаяся в этом файле, используется для обучения сети. Можно открыть txt-файл для обучения или nnw-файл – обученную нейронную сеть.
Рис. 2.4
Следующее окно программы, представленное на рис. 2.5, позволяет задать входные и выходные переменные, провести при необходимости процедуру нормализации данных.
Рис. 2.5
Здесь Использовать поле как - нейронная сеть состоит из входного, выходного и скрытых слоев. Количество нейронов в первом и последнем слое зависит от того, сколько полей вы определите как входные и выходные. Поля, отмеченные пометкой «не использовать» в обучении и тестировании сети применяться не будут. Нормализовать поле как - на вход сети должна подаваться информация в нормализованном виде. Т.е. это числа в диапазоне от 0 до 1. Можно выбрать один из методов нормализации: · · · Авто – нормализация, основанная на статистических характеристиках выборки · Без нормализации – нормализация не производится Параметры нормализации - задаются значения, используемые в формулах нормализации. Для рассматриваемого примера входными данными являются X и Y, выходной переменной – Z. Нормализация исходных данных не производится.
|
- линейная нормализация.
– экспоненциальная нормализация.
