1 / 21

Opakování k písemné práci

Opakování k písemné práci. Zadání . (2b)Vysvětlete jak by šlo použít LSQ učení pro rozpoznání vzoru A od vzorů B a C. Jak by vypadaly bipolární vstupy a požadované výstupy y* u tohoto příkladu?. sepsat si vzory A, B a C A=(1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1) B=(1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1)

hideaki-oota
Download Presentation

Opakování k písemné práci

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Opakování k písemné práci

  2. Zadání • (2b)Vysvětlete jak by šlo použít LSQ učení pro rozpoznání vzoru A od vzorů B a C. Jak by vypadaly bipolární vstupy a požadované výstupy y* u tohoto příkladu?

  3. sepsat si vzory A, B a C • A=(1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1) • B=(1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1) • C=(1 -1 1 1 -1 1 1 1 1) • Každému vzoru přiřadíme y* podle toho jaký výsledek očekáváme • A 1 • B -1 • C -1

  4. Sepsané vzory: Potom vypočítáme váhovou matici pomocí vzorce Pokud má nulový determinant, tak musíme matici regularizovat

  5. Zadání • (3b)Nakreslete Hammingovu neuronovou síť pro pro rozpoznávání vzoru A od B a C.

  6. Vzory

  7. x1 X2 9/2 0+ x3 x4 0 y x5 9/2 0+ x6 x7 9/2 0+ x8 x9 ½ x před neurony ½ ½ ½ ½ A - ½ - ½ 1 ½ -1 ½ -1 ½ 1 - ½ - ½ ½ -1 ½1 B -1 - ½ -½ - ½ -1 ½ -½ -1 ½ -1 ½ ½ -1 C ½ 1 - ½ - ½ ½

  8. Zadání • (3b)Použijte Hebbovo učení pro rozpoznání vzoru C od vzorů A a B. Bude síť správně odpovídat, když tyto tři vzory přijdou na vstup?

  9. Vzory • C=(1 -1 1 1 -1 1 1 1 1) • A=(1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1) • B=(1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1) • Každému vzoru přiřadíme y* podle toho jaký výsledek očekáváme • A -1 • B -1 • C 1

  10. Spočítáme váhy Wi • 1. sloupec je prahová hodnota w0

  11. x1 x2 x3 x4 -1 y x5 x6 x7 x8 x9 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 1

  12. do sítě pustíme vzory podle: vzor ∙ W + w0 • Pro A funguje • Pro B funguje • Pro C funguje

  13. Zadání • (3b)Vypočítejte váhovou matici pro autoasociativní síť, která si zapamatuje vzory B a C.

  14. vzory • B=(1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1) • C=(1 -1 1 1 -1 1 1 1 1) • Spočítáme si

  15. Obdobně spočítáme i • Obě matice sečteme a vyjde nám váhová matice

  16. Výsledná váhová matice

  17. Zadání • (3b)Vypočítejte váhovou matici pro heteroasociativní síť, která si zapamatuje vzory B a C. Požadované odpovědi sítě jsou Zjistěte odpověď sítě pro vzor D.

  18. Zadané vzory • B=(1 1 1 -1 1 -1 -1 1 -1) • C=(1 -1 1 1 -1 1 1 1 1) • Požadované odpovědi • Vypočítáme si matice WB a WC

  19. Matice WB aWC sečteme • Transponujeme matici W a vynásobíme se vzorem D=(1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1)

  20. DWT • Odpověď pro vzor D získáme jako sign(DWT) = (1 1 1)

More Related