- •Мета роботи
- •Порядок виконання роботи
- •Склад звіту
- •Варіанти завдань
- •Мета роботи
- •Порядок виконання роботи
- •Склад звіту
- •Варіанти завдань
- •Нейромережеве середовище Nntool
- •Мета роботи
- •Порядок виконання роботи
- •Склад звіту
- •Керуючі елементи nnTool
- •Приклад 1.
- •Створення мережі
- •Навчання
- •Поділ лінійно-невіддільних множин
- •Приклад 2.
- •Задача апроксимації
- •Приклад 3.
- •Розпізнавання образів
- •Приклад 4.
- •Імпорт-експорт даних
- •Завантаження з файлу
- •Експорт
- •Збереження у файлі
- •Варіанти завдань
- •Мета роботи
- •Порядок виконання роботи
- •Склад звіту
- •Іі. Застосування пакета Neural Net для рішення прикладних інженерних задач (апроксимація, прогнозування, класифікація) Нейромережевий інструментарій MatLab (Neural Net Toolbox)
- •Мережні шари. У nnt поняття “шар” визначен як шар нейронів, за винятком вхідного шару. Так, у nnt - нотації (термінології) одношарова мережа має вид:
- •Створення шару. Порожній мережний об'єкт, що називають "мережа" , буде створений у робочій області користувача , якщо набрати в командному рядку
- •Засоби MatLab, призначені для рішення завдань прогнозування. Прикладні програми
- •Варіанти завдань
Імпорт-експорт даних
На практиці часто приходиться переносити дані з одного комп'ютера на інший чи користатися зовнішніми, стосовно NNTool, засобами обробки даних. У зв'язку з цим виникає необхідність збереження результатів роботи і завантаження даних. Не менш важливий обмін даними між NNTool і MATLAB, оскільки простори їх змінних не перетинаються.
Ці задачі вирішують засобиімпорту-експорту і завантаження-збереження даних. Доступ до них здійснюється через головне вікно NNTool (рис. 1)за допомогою кнопок Import і Export.
Імпорт
Джерелом служить змінна в робочому просторі MATLAB, а пунктом призначення - змінна в робочому просторі NNTool. Натиснувши кнопку Import, попадаємо у вікно "Імпорт-завантаженняданих" (Import or Load to Network/Data Manager). За замовчуванням тут встановлена опція завантаження з робочого простору MATLAB, тому в центрі вікна з'являється список приналежних йому змінних. Вибравши мишею потрібну змінну в полі"Вибір змінної" (Select a Variable), - їй можна задати довільне ім'я в полі"Ім'я" (Name), під яким вона буде скопійована в NNTool. Коли змінна виділена, NNTool аналізує її тип і робить доступними для вибору ті "Категорії даних" (Import As), що підтримуються. Вказавши одну з них, варто натиснути кнопку "Імпортувати" (Import), щоб завершити копіювання. Після того, як усі дії успішно проведені, ім'я імпортованої змінної з'явиться в одному зі списків головного вікна NNTool.
Завантаження з файлу
Тут джерело - файл. При цьому важливо, щоб його формат підтримувався NNTool. У придатному форматі зберігаються так звані MAT-файли. Вони містять бінарні дані і дозволяють MATLAB зберігати змінні будь-яких підтримуваних типів і вимірностей. Такі файли можуть створюватися, наприклад, у процесі роботи з NNTool. Щоб завантажити змінні з MAT-файлу в NNTool, необхідно відкрити вікно імпорту, натиснувши кнопку "Import" головного вікна NNTool. Потім слід зазначити опцію "Завантажити з файлу" (Load from disk file) і, натиснувши "Огляд" (Browse), відкрити файл із даними, що зберігаються у форматі MAT-файлів. Найчастіше, це файли з розширенням MAT. У результаті, список у вікні імпорту заповниться іменами змінних, збережених у зазначеному MAT-файлі. Подальша послідовність дій цілком збігається з описаної в пункті Імпорт (рис. 19).
Експорт
Ця функція копіює задані змінні з NNTool у робочий простір MATLAB. Вона доступна по натисканню кнопки Export головного вікна NNTool. У вікні експорту єдиним списком перераховані змінні всіх категорій, представлених у NNTool. Тут необхідно виділити ті з них, що підлягають експорту, і натиснути Export. Тепер виділені змінні скопійовані в робочий простір MATLAB.
Збереження у файлі
У цілому, процедура схожа з експортом, за одним виключенням: відзначивши змінні, варто натиснути кнопку "Зберегти" (Save). Тоді з'явиться вікно, у якому можна задати ім'я файлу. Його можна вказати без розширення - за замовчуванням NNTool прикріпить розширення MAT. Це зв'язано з тим, що NNTool зберігає дані тільки у форматі MAT-файлів (рис. 20).
Рис. 20. Вікно експорту і збереження даних у MAT-файлі
Ми розглянули найпростіші задачі, для рішення яких застосовувалися нейроннімережі прямого поширення. NNTool дозволяє вирішувати значно більш широке коло задач, надаючи можливість використовувати мережі різноманітних архитектур, з пам'яттю і без пам'яті, зі зворотними зв'язками і без таких. При цьому варто матина увазі, що успіх багато в чому залежить від розуміння поводження конструйованих мереж і їхніхапроксимаційних можливостей.