Файл: Решение задачи регрессии с помощью нейронной сети.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.10.2023

Просмотров: 94

Скачиваний: 11

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
МИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ,СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА»(СПбГУТ)__________________________________________________________________Факультет «Институт непрерывного образования»ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1по дисциплине:Системы поддержки принятия решенийна тему:«Решение задачи регрессии с помощью нейронной сети»Вариант 9



Выполнил студент группы ИСТ-21з:







Колесников О.И.







Фамилия И.О.

Руководитель:







Литвинов В.Л.

дата, подпись



Фамилия И.О.
Санкт-Петербург2023

  1. Исследовать нейронную сеть при заданных начальных параметрах (см. таблицу). Найти минимальное значение n_hidden_neurons, при котором сеть дает удовлетворительные результаты.
При значениях

SGD
50
0.001

  1. Найти наилучшее значение шага градиентного спуска lr в интервале от номинального значения.
При значение lr=0.1 (с учетом погрешности SGD).

  1. Изменить нейронную сеть для предсказания функции y = 2x * sin(2−x)

  1. Метрика вычисляется с помощью выражения (pred - target).abs().mean() и выводится оператором
print(metric(sine_net.forward(x_validation), y_validation).item()).Результат вычислений с помощью выражения (pred - target).abs().mean().

Смотрите также файлы