Sztuczne sieci neuronowe
Zapoznanie z działaniem symulatorów SSN
Cel
Celem ćwiczenia jest wstępne zapoznanie się z prostymi symulatorami sieci neuronowych i zbadanie ich działania dla przykładowych problemów predykcji i klasyfikacji.
Symulatory SSN
Na rynku dostępnych jest wiele komercyjnych rozwiązań symulatorów sieci; rzadko można znaleźć wersje bezpłatne (jedną z najbardziej znanych jest Google Tensorflow 2.0). Można też skorzystać z sieci napisanych przy użyciu Excela i VBA:
NNpred - SSN do predykcji (autor: Angshuman Saha)
NNclass - SSN do klasyfikacji (autor: Angshuman Saha)
Zagadnienia
- sciągnąć do swojego katalogu skoroszyt NNpred.xls,
- zapoznać się z instrukcją,
- arkusz DATA zawiera dane do predykcji zużycia paliwa, przeprowadzić treningi sieci z różnymi parametrami (stała uczenia i momentum, rozmiar sieci, liczba epok),
- przeprowadzić oszacowanie funkcji y=x1*x1+x2*x2*x2+30 w przedziale <-10, 10>, dlaczego nie jest to łatwe zadanie?
- zbudować model dla problemu płacowego, przeprowadzić dyskusję wyników,
- zapoznać się z problemem klasyfikacji rozwiązując przykład ze skoroszytu NNclass.