Dobro došli, gost
Korisničko ime Lozinka: Zapamti me

Primeri neuralnih mreža u Matlab-u
(1 pregleda) (1) gost
  • Strana
  • 1

TEMA: Primeri neuralnih mreža u Matlab-u

Primeri neuralnih mreža u Matlab-u pre 3 godina, 9 meseci #41

  • silstar
  • VAN MREŽE
  • Fresh Boarder
  • Poruka: 10
  • Karma: 0
Zdravo svima,
skoro sam se zainteresovao za neuralne mreže, tako da znam najosnovnije stvari. Bio bih vam zahvalan kad bi mi poslali Matlab kodove nekih prostih primera primene neuralnih mreža uz kratka objašnjenja.

Unapred hvala.

Odg: Primeri neuralnih mreža u Matlab-u pre 3 godina, 9 meseci #49

  • dragan
  • VAN MREŽE
  • Fresh Boarder
  • Poruka: 9
  • Karma: 0
Šaljem ti naj prostiji primer u kome se vide osobine učenja, generalizacije i predikcije ffnn. Više informacija o neuralnim mrežama sa primerima možeš naći na sajtu katedre za automatiku etf-a.
automatika.etf.bg.ac.yu/PredmetiNovo/Predmeti.htm
Pozdrav.

Prilog neurmreza.zip ne postoji

Poslednja izmena: pre 3 godina, 9 meseci od dragan.

Odg: Primeri neuralnih mreža u Matlab-u pre 1 godinu, 10 meseci #1309

  • pocetnik
  • VAN MREŽE
  • Fresh Boarder
  • Poruka: 1
  • Karma: 0
Pozdrav svima.
Da li bi neko mogao da mi objasni(ili da napravi nm)kako da napravim neuronsku mrezu koja ce upravljati sistemom na step pobudu?Hvala puno

Poslednja izmena: pre 1 godinu, 10 meseci od pocetnik.

Odg: Primeri neuralnih mreža u Matlab-u pre 11 meseci, 1 nedelju #1498

  • npopov
  • VAN MREŽE
  • Fresh Boarder
  • Poruka: 19
  • Karma: 2
Predpostavljam da je kasno, ali mozda nekom treba.

Nije mi jasno kako mislis da upravljas sistemom na step pobudu? Da li ti treba upravljanje na konstantan set point?

Predpostavljam da ti treba odziv.

Prva stvar koja ti treba je da odredis tip mreze. Ako treba da uhvatis donamiku sistema najbolje je da koristis rekuzivne mreze koja ce imati jedan ulaz i jedan izlaz. Mozes da koristis i feedforward ali posto treba da uhvatis dinamiku sistema ulaz treba da ti bude {u(t), u(t-1)...u(t-n) }

Ako koristis rekuzivne mreze:

1 ulaz 1 izlaz

Formiras ulazni skup tako sto pravis matricu QxR gde ce ti Q biti broj step funkicja na koju hoces da obucis mrezu, a R duzina signala. Zeljeni izlaz je matrica QxR U svakom redu pises izlaz sistema na odgovarajucu pobudu iz ulaznog skupa. Biranje skrivenog sloja radis metodom pokusaja i popusaja.

U najvecem broju primena tebi je dosta jedan skriveni sloj. Mores i da ga "produzujes" ali nemoj da preterujes, dva, tri je neki maksimum. Prvo stavis neki mali sloj i povecavas dok ne mozes lepo da je obucis. To gledas tako sto gledas izlaz iz sistema na ulazni skup. Ako sistem "lepo" radi za obucavacki skup znaci da si je dobro obucio. Jos jedna jako vazna stvar je biranje nelinearne funkcije u neuronima. Preporuka je da ako imas linearan sistem koristis linearne funkcije, a ako nemas koristis nelinearne. Moja preporuka je da za tvoj sistem koristis tansig ili logsig.

Medjutim to ne znaci da si obucio nm mrezu kako treba. Za to ti treba test skup gde gledas kako se sistem ponasa na step pobude za koje nisi obucio skup. Ako ti daje lepe rezultate i za test skup onda si zavrsio, ako ne onda gledas sta mozes da menjas.Jako je vazna stvar da test skup nikako ne koristis za obucavanje.

Neke od gresaka koje mozes da imas je taj da ti sistem hvata dinamiku ali ima gresku. Onda moras da povecas ulazi skup. tj ako si koristitio za obucavanje 0.1*h(t) i 0.3*h(t) a nemas lep rezulata za 0.2*h(t) moras u ulazni skup da ubacis 0.15*h(t) i 0.25*h(t). Tako ces smanjiti gresku, ali obucavacki skup biti drugaciju u odnosu na test skup.

Ako koristi drugi princip ista je logika, cak je isti i obucavacki skup, samo tu moras da pazis vreme. tj nije ti svejedno da li imas pobudu h(t) ili h(t-1). Zato gledaj da ih izbegavas.

Jos jedna mreza koju mozes da koristis je feedforward koja ce imati dva ulaza i jedan izlaz, gde ce ti jedan ulaz biti signal a drugi izlaz sat.


Ako ti treba upravljanje na step pobudu, onda obucis mrezu kao gore i samo okrenes ulaz i izlaz. Na taj nacin ces dobiti za zeljeni izlaz koje upravljanje moras da imas. Odnosno dobices inverszni sitem.


Nadam se da ce ovo nekom pomoci.
  • Strana
  • 1
Vreme za pravljenje stranice: 0.57 sekundi