Информационные технологии в управлении. Аналитическая платформа Deductor. Учебное пособие по проведению практических занятий со студентами управленческих направлений подготовки - страница 7

2.4 Разделите исходное множество данных на обучающее и тестовое, используя параметры «по умолчанию». То есть, установите размер обучающего множества 95%, а тестового 5%. Укажите способ разбиения исходного множества данных «Случайно».

Это означает, что из всего набора данных пять процентов случайным образом выбранных значений используется для контроля работоспособности построенной нейронной сети, остальные 95% данных используются для обучения нейросети подбором синоптических весов межнейронных связей W_>i. с помощью специальных алгоритмов.

2.5 Существуют различные полуэмпирические формулы для определения количества нейронов в нейронной сети достаточного для решения поставленной задачи. Установите это количество равным двадцати четырем. Остальные параметры при построении нейронной сети оставьте по умолчанию.

2.6 Оставьте исходным алгоритм обучения и его параметры (Нажав «Далее»).

2.7 Установите параметры остановки обучения нейронной сети – ошибку менее 0,01 или достижение эпохи обучения 25000.

2.8 Запустите процесс обучения нейронной сети, нажав кнопку «Пуск».

Наблюдайте изменение величины ошибки, а также процента распознанных примеров.

Во время процесса обучения нейросети происходит автоматический подбор весовых коэффициентов связи между ее отдельными нейронами, согласно штатному алгоритму, реализованному в аналитической платформе Deductor (в системе используется алгоритм обратного распространения ошибки).

Как правило, обучение занимает несколько минут. При необходимости пользуйтесь кнопками «Стоп» и «Пауза».

После остановки обучения нажмите «Далее».

2.9 После окончания обучения выберите визуализаторыData Minig («Граф нейросети», «Диаграмма рассеяния», «Что-если») и Табличные данные («Обучающий набор», «Таблица» и «Статистика»).

В результате обучения нейросети будут получены

A. Граф нейросети

Структура полученной нейронной сети представлена на ее графе. На нем приведена схема связей между отдельными нейронами. Нейроны (они представлены на рисунке красными точками) взаимодействуют при помощи синаптических связей (представлены в виде линий) с весовыми коэффициентами передачи сигнала, найденными в процессе обучения.

Цвет найденной связи соответствует ее величине. Красный – сильная связь, синий – слабая.