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Inhalt Ende 1 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Kennlinie Lichtregelung in JavaNNS Version 1.1 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider.

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1 Inhalt Ende 1 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Kennlinie Lichtregelung in JavaNNS Version 1.1 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider

2 Inhalt Ende 2 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Inhalt Messaufbau Messwerte Netz erzeugen Pattern erzeugen und laden Control Panel Error Graph Weights Training des Netzes Darstellung in Excel Quellen

3 Inhalt Ende 3 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messaufbau U smax = 12V UeUe UaUa Solarzelle Glühbirne Ue = Eingangsspannung Ua = Ausgangsspannung

4 Inhalt Ende 4 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messwerte der Kennlinie Aus Ausarbeitung_KNN_Lichtregelstrecke

5 Inhalt Ende 5 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messwerte - normiert Diese Messwerte müssen für die Verwendung in JNNS normiert werden. -> sigmoide Aktivierungsfunktion -> Normierung auf ein Intervall von [0,05 0,95]

6 Inhalt Ende 6 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messwerte - normiert

7 Inhalt Ende 7 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Aufteilung in Trainings- Validierung- und Testdaten 14 Trainingsdatensätze 4 Validierungsdatensätze 2 Testdatensätze Trainingsdaten Testdaten Validierungsdaten

8 Inhalt Ende 8 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen

9 Inhalt Ende 9 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen Ausdehnung des Layer in x-Achse Ausdehnung des Layer in y-Achse Aktivierungsfunktion auswählen Ausgabefunktion auswählen Layertyp auswählen Layer mit der gewählten Konfiguration erstellen (hier: Input-Layer)

10 Inhalt Ende 10 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen erzeugter Input-Layer fortlaufende Nummerierung der Layer (automatisch) Koordinaten der Units im Raum (automatisch fortlaufend) Layer 2: Width 1 Height 4 Unit detail: - Hidden - Act_Logistic - Out_Identity

11 Inhalt Ende 11 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen Layer 3: Width 1 Height2 Unit detail: - hidden - Act_Logistic - Out_Identity Layer 4: Width 1 Height 1 Unit detail: - Output - Act_Identity - Out_Identity

12 Inhalt Ende 12 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen

13 Inhalt Ende 13 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen

14 Inhalt Ende 14 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen Speichern des Netzes unter File> Save as Network name: z. B. Kennlinie.net

15 Inhalt Ende 15 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern erzeugen Pattern-Datei kann mit Text-Editor bearbeitet werden Aufbau der Kopfzeile ist zwingend einzuhalten Bereitstellung der Datensätze gemäß diesem Muster (hier: Trainingspattern) Anzahl der Ausgabeneuronen Anzahl der Eingabeneuronen

16 Inhalt Ende 16 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern erzeugen Patterndatei mit vier Validierungsdatensätzen

17 Inhalt Ende 17 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern erzeugen Patterndatei mit zwei Testdaten (nur Eingabewerte und keine Ausgabewerte!)

18 Inhalt Ende 18 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern-Dateien laden

19 Inhalt Ende 19 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern-Dateien laden Alle drei erzeugten Patterndateien auswählen und öffnen

20 Inhalt Ende 20 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel

21 Inhalt Ende 21 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel Trainingspattern und Validierungspattern auswählen

22 Inhalt Ende 22 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel zufällige Belegung der Gewichte zu Beginn des Trainings, um keine Symmetrie in den Gewichten zu erlangen Festlegung des Intervalls, aus dem die zufälligen Werte für die Anfangsbelegung der Gewichte ausgewählt werden sollen

23 Inhalt Ende 23 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel Auswahl des Trainingsverfahrens Lernrate 0,1 bis 0,9 Maximaler zulässiger Fehler Anzahl der Lernschritte Anzahl der Schritte nach denen validiert werden soll Zufällige Wahl der Trainingsdatensätze Vor dem Lernen müssen die Gewichte initialisiert werden, d. h. mit zufälligen Startwerten belegt werden Mit Learn All werden alle Trainingsdatensätze zum Training herangezogen. Es sind noch weitere Einstellungen vor dem Training notwendig!

24 Inhalt Ende 24 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Error Graph Graphische Darstellung von Trainings- und Validierungsfehler

25 Inhalt Ende 25 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Weights Graphische Darstellung der Verbindungsgewichte Entsprechend der Aktivierung

26 Inhalt Ende 26 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Weights Zielneuron Quellneuron Die Gewichte sind noch nicht aktiviert. Aktivierung des Vebindungsgewichtes z. B. von Neuron 5 zu Neuron 6

27 Inhalt Ende 27 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training Initialisieren der Gewichte

28 Inhalt Ende 28 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training

29 Inhalt Ende 29 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training

30 Inhalt Ende 30 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Excel Excel starten und Datei kennlinie.xls laden

31 Inhalt Ende 31 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Excel Aktualisieren der Daten in Excel

32 Inhalt Ende 32 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Excel Die vom Netz erzeugten Output-Werte nach 100 Cyclen Die Output-Werte aus dem Trainingsdatensatz. Die Input-Werte aus dem Trainingsdatensatz

33 Inhalt Ende 33 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Excel

34 Inhalt Ende 34 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training

35 Inhalt Ende 35 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training

36 Inhalt Ende 36 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training

37 Inhalt Ende 37 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training

38 Inhalt Ende 38 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Aufgabe Reduzieren Sie die Anzahl der Neuronen des bestehenden Beispiels soweit wie möglich und visualisieren Sie die Ergebnisse in Excel. Verwenden Sie unterschiedliche –Parametereinstellungen (z.B. Lernrate, …) –Trainingsverfahren –extreme Architekturen

39 Inhalt Ende 39 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Quellen Software JNNS incl. Handbuch: Software Java: Simulation neuronaler Netze von Andreas Zell Vorlesungsskript Prof. Lehmann

40 Inhalt Ende 40 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit !


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