matlab 으로 구현한 perceptron report
- 최초 등록일
- 2013.06.23
- 최종 저작일
- 2013.06
- 9페이지/ 한컴오피스
- 가격 1,500원
목차
1. (Perceptron) eLearning 자료실의 Perceptron 예제를 활용하여 풀어라 (30pts)
(a) 예제를 수정하여 error가 특정값 이하가 될 때까지 iteration되도록 바꾸시오. (수정된 코드를 제출하시오)
(b) alpha값을 1, 0.5, 0.1로 했을 때 (a)의 조건을 만족할 때 까지 몇 번의 iteration이 필요한지 혹은 조건을 만족할 때 까지 iteration되지 않는지 등등을 확인하시오
(c) 예제를 수정하여 한 번 iteration을 통해 w값들을 수정하면서, training error가 어떻게 변하는지를 그래프로 그리시오
(d) 예제는 2차원에서의 데이터이다. 3차원에서의 데이터를 직접 만들어서 Perceptron을 학습시키고 데이터와 수렴된 평면을 그리시오
2. (Neural Network) 자료실의 XOR예제를 활용하요 다음에 답하시오 (40pts)
(a) error값을 iteration에 따라 변하는 그래프를 그리시오
(b) 논리회로 AND의 경우를 가정하여 코드를 고치고 수행하시오
(c) Input이 2개가 아니라 3개일 경우 ~((x1 AND x2) XOR x3)에 대한 NN 프로그램을 구현하시오
본문내용
x = [-1.5 -1 2 3.2 -1.2 1 2.5 1]
y = [-0.5 1 0.7 0.3 -1.5 -1.5 -2 1]
out =[1 1 1 -1 -1 -1 -1 1]
plot(x(out==1),y(out==1),`r+`)
hold on
plot(x(out==-1),y(out==-1),`b*`)
w0=0;
w1=0;
w2=0;
alpha = 0.01
<중 략>
ⅰ) alpha = 1
‣ tmpError = [0 0 0 0 0 0 0 0 ]
이 되는 시점은
iteration = 6 (cycle = 43)
즉, while문을 5번 수행 후 for문을 세 번 수행했을 때
‣ w0 = 4
w1 = -2.4000
w2 = 9.8000
참고 자료
없음