ml2_ibragimova

ГУАП

КАФЕДРА № 41

ОТЧЕТ ЗАЩИЩЕН С ОЦЕНКОЙ

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ

Ассистент				Боженко В. В.
должность, уч. степень, звание		подпись, дата		инициалы, фамилия

ОТЧЕТ О ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ №2

РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

по курсу: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ

СТУДЕНТ ГР. №	4018k				Р.М. Ибрагимова
			подпись, дата		инициалы, фамилия

Санкт-Петербург 2023

Цель работы:

Обучить нейронную сеть Хопфилда распознавать образ.

Ход работы

Для начала необходимо импортировать все необходимые библиотеки.

Рисунок 1 - Импорт библиотек

Создание матриц-образцов образов альфа, бетта и гамма и выведены их изображения.

Рисунок 2 - Задание тренировочных данных

Рисунок 3 - Изображения образцов

Сгенерирован тестовый набор образов и выведены некоторые изображения данных образов.

Рисунок 4 - Сгенерирован тестовый набор образов

Рисунок 5 - Результат генерации на примере альфа

Создается функция, вычисляющая весовую матрицу, хранящую весовые значения сети Хопфилда.

Рисунок 6 – Функция для создания матрицы весов

Создается функция, которая на основе созданной весовой матрицы восстанавливает изображение. Для каждой итерации вычисляется ошибка восстановления.

Рисунок 7 - Сборка модели

Результат показан на Рисунке 8.

Рисунок 8 - Обучение модели

Выводится количество неправильно предсказанных картинок.

Рисунок 9 - Ошибки

Вывод

В ходе данной лабораторной работы была создана и обучена нейронная сеть Хопфилда, с помощью которой можно восстанавливать поврежденные изображения.

Был создан тестовый и тренировочный пак изображений.

В результате нейронная сеть работает некорректно, возможно причина этому слишком большая частота помех или же некорректно вычисленная весовая матрица.

Ссылка на google.colab https://colab.research.google.com/drive/1eol5ZuMuKz3b8MgFF8n0TqB-n2WdPWoS?usp=sharing