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: 43

Скачиваний: 9

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

МИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ,

СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА»

(СПбГУТ)

__________________________________________________________________

Факультет «Институт непрерывного образования»

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1

по дисциплине:

Системы поддержки принятия решений

на 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-Петербург

2023


  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