2015-08-21
389
Чтобы спроектировать нейронную сеть, не чувствительную к воздействию шума, обучим ее с применением двух идеальных и двух зашумленных копий векторов алфавита. Целевые векторы состоят из четырех копий векторов. Зашумленные векторы имеют шум со средним значением 0.1 и 0.2. Это обучает нейрон правильно распознавать зашумленные символы и в то же время хорошо распознавать идеальные векторы.
При обучении с шумом максимальное число циклов обучения сократим до 300, а допустимую погрешность увеличим до 0.6 (рис. 9.24):
netn = net;
netn.trainParam.goal = 0.6;
netn.trainParam.epochs = 300;
T = [targets targets targets targets];
for pass = 1:10
P = [alphabet, alphabet,...
(alphabet + randn(R,Q)*0.1),...
(alphabet + randn(R,Q)*0.2)];
[netn,tr] = train(netn,P,T);
end % Рис.9.24
Рис. 9.24
