تخمین تابع با استفاده از RBF و SOM
تابعی شامل ترکیب چهار گاوسی با پارامترهای مختلف ایجاد کنید (چیزی شبیه شکل زیر البته با 4 قله!). تعداد 100 زوج (x,y) از این فضا (در بازه 5- تا 5+) به عنوان نقاط آموزش انتخاب کنید. دقت کنید که توزیع نمونه‌ها متناسب با توابع گاوسی باشد (برای این کار میتوانید از randn کمک بگیرید).
الف) با استفاده از توابع آماده متلب شبکه som را برای 4 نرون، 12 نرون و 40 نرون روی این نمونه‌ها (مختصات x و y نمونه‌های آموزش) اجرا کنید و بردارهای مراکز به دست آمده را برای استفاده در مرحله بعد ذخیره کنید (در فایل گزارش، موقعیت وزنهای نهایی نمایش داده شود).
ب) با استفاده از شبکه RBF با روش یادگیری ماتریس شبه‌معکوس تابعی از این نقاط عبور دهید (از newrb استفاده نکنید و روابط آن را پیاده سازی کنید). تعداد نرونهای لایه‌ی مخفی را 12 نرون انتخاب کنید و برای مقدار دهی اولیه بردارهای مراکز، یکبار به صورت تصادفی از فضای ورودی و یک بار از خوشه‌یابی (نتایج قسمت الف) استفاده کنید. برای پارامتر پراکندگی خودتان تصمیم گیری کنید.
-
ج) قسمت ب) را با استفاده از newrb پیاده سازی کنید و نتایجتان را مقایسه کنید.
د) قسمت ب را برای 3 نرون و 40 نرون مخفی هم تکرار کنید و خطای مجموع (روی 100 نمونه آموزش) را در یک جدول با هم مقایسه کنید.
ه) تابع تخمین زده شده را در تمام حالتها با استفاده از توابع meshgrid و surf در بازه بین 5- تا 5+ رسم کنید.
زمان و نحوه ارسال برنامه
موعد ارسال تمرین: 10 آذر
نحوه ارسال: فایلهای متلب یا C به علاوه یک فایل word شامل اطلاعات نویسندگان، کد نوشته شده و نتایج به دست آمده.
با سلام
اگه نمونه این تمرین گوسی و کلاسبندی رو بخوایم در دسترسمون قرار میدین؟
سپاس