Inhalt Ende 1 Einführung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Kennlinie Lichtregelung in JavaNNS...

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  • Folie 1
  • Inhalt Ende 1 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Kennlinie Lichtregelung in JavaNNS Version 1.1 Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Michael Schneider
  • Folie 2
  • Inhalt Ende 2 Einfhrung 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
  • Folie 3
  • Inhalt Ende 3 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messaufbau U smax = 12V UeUe UaUa Solarzelle Glhbirne Ue = Eingangsspannung Ua = Ausgangsspannung
  • Folie 4
  • Inhalt Ende 4 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messwerte der Kennlinie Aus Ausarbeitung_KNN_Lichtregelstrecke
  • Folie 5
  • Inhalt Ende 5 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messwerte - normiert Diese Messwerte mssen fr die Verwendung in JNNS normiert werden. -> sigmoide Aktivierungsfunktion -> Normierung auf ein Intervall von [0,05 0,95]
  • Folie 6
  • Inhalt Ende 6 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Messwerte - normiert
  • Folie 7
  • Inhalt Ende 7 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Aufteilung in Trainings- Validierung- und Testdaten 14 Trainingsdatenstze 4 Validierungsdatenstze 2 Testdatenstze Trainingsdaten Testdaten Validierungsdaten
  • Folie 8
  • Inhalt Ende 8 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen
  • Folie 9
  • Inhalt Ende 9 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen Ausdehnung des Layer in x-Achse Ausdehnung des Layer in y-Achse Aktivierungsfunktion auswhlen Ausgabefunktion auswhlen Layertyp auswhlen Layer mit der gewhlten Konfiguration erstellen (hier: Input-Layer)
  • Folie 10
  • Inhalt Ende 10 Einfhrung 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
  • Folie 11
  • Inhalt Ende 11 Einfhrung 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
  • Folie 12
  • Inhalt Ende 12 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen
  • Folie 13
  • Inhalt Ende 13 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen
  • Folie 14
  • Inhalt Ende 14 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Netz erzeugen Speichern des Netzes unter File> Save as Network name: z. B. Kennlinie.net
  • Folie 15
  • Inhalt Ende 15 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern erzeugen Pattern-Datei kann mit Text-Editor bearbeitet werden Aufbau der Kopfzeile ist zwingend einzuhalten Bereitstellung der Datenstze gem diesem Muster (hier: Trainingspattern) Anzahl der Ausgabeneuronen Anzahl der Eingabeneuronen
  • Folie 16
  • Inhalt Ende 16 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern erzeugen Patterndatei mit vier Validierungsdatenstzen
  • Folie 17
  • Inhalt Ende 17 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern erzeugen Patterndatei mit zwei Testdaten (nur Eingabewerte und keine Ausgabewerte!)
  • Folie 18
  • Inhalt Ende 18 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern-Dateien laden
  • Folie 19
  • Inhalt Ende 19 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Pattern-Dateien laden Alle drei erzeugten Patterndateien auswhlen und ffnen
  • Folie 20
  • Inhalt Ende 20 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel
  • Folie 21
  • Inhalt Ende 21 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel Trainingspattern und Validierungspattern auswhlen
  • Folie 22
  • Inhalt Ende 22 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel zufllige Belegung der Gewichte zu Beginn des Trainings, um keine Symmetrie in den Gewichten zu erlangen Festlegung des Intervalls, aus dem die zuflligen Werte fr die Anfangsbelegung der Gewichte ausgewhlt werden sollen
  • Folie 23
  • Inhalt Ende 23 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Control Panel Auswahl des Trainingsverfahrens Lernrate 0,1 bis 0,9 Maximaler zulssiger Fehler Anzahl der Lernschritte Anzahl der Schritte nach denen validiert werden soll Zufllige Wahl der Trainingsdatenstze Vor dem Lernen mssen die Gewichte initialisiert werden, d. h. mit zuflligen Startwerten belegt werden Mit Learn All werden alle Trainingsdatenstze zum Training herangezogen. Es sind noch weitere Einstellungen vor dem Training notwendig!
  • Folie 24
  • Inhalt Ende 24 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Error Graph Graphische Darstellung von Trainings- und Validierungsfehler
  • Folie 25
  • Inhalt Ende 25 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Weights Graphische Darstellung der Verbindungsgewichte Entsprechend der Aktivierung
  • Folie 26
  • Inhalt Ende 26 Einfhrung 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
  • Folie 27
  • Inhalt Ende 27 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training Initialisieren der Gewichte
  • Folie 28
  • Inhalt Ende 28 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training
  • Folie 29
  • Inhalt Ende 29 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training
  • Folie 30
  • Inhalt Ende 30 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Excel Excel starten und Datei kennlinie.xls laden
  • Folie 31
  • Inhalt Ende 31 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Excel Aktualisieren der Daten in Excel
  • Folie 32
  • Inhalt Ende 32 Einfhrung 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
  • Folie 33
  • Inhalt Ende 33 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Excel
  • Folie 34
  • Inhalt Ende 34 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training
  • Folie 35
  • Inhalt Ende 35 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training
  • Folie 36
  • Inhalt Ende 36 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training
  • Folie 37
  • Inhalt Ende 37 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Training
  • Folie 38
  • Inhalt Ende 38 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Aufgabe Reduzieren Sie die Anzahl der Neuronen des bestehenden Beispiels soweit wie mglich und visualisieren Sie die Ergebnisse in Excel. Verwenden Sie unterschiedliche Parametereinstellungen (z.B. Lernrate, ) Trainingsverfahren extreme Architekturen
  • Folie 39
  • Inhalt Ende 39 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Quellen Software JNNS incl. Handbuch: http://www-ra.informatik.uni-tuebingen.de/software/ http://www-ra.informatik.uni-tuebingen.de/software/ Software Java: http://www.java.com/de http://www.java.com/de Simulation neuronaler Netze von Andreas Zell Vorlesungsskript Prof. Lehmann
  • Folie 40
  • Inhalt Ende 40 Einfhrung in JavaNNS Version 1.1SS2007 Vielen Dank fr Ihre Aufmerksamkeit !