1
현재 복소 신경 신경 회로망 (CVNN)에 대한 학부 논문을 진행하고 있습니다. 내 주제는 을 기반으로합니다. 실제 가치가있는 분류 문제에 대한 단일 계층 복소수 신경망 .I는 아래에 주어진 데이터 집합 분류 그라데이션 하강 학습 규칙을 사용하고 있습니다 :복소수 신경망 (CVNN) 오류 발산
이 Data Set
내가 여기에 사용alogorithm는 페이지에서 볼 수 있습니다 복잡한 가치를 N으로 표시 다음 PDF의 946 EURON은 (CVN) 모델는 국지적 주 알고리즘 (3) 그 주제
의 그러나 대신 수렴을 얻는, 내 에러 곡선 발산 특성을 도시하고있다에있을 수 문서라도는 내 출력 오차 곡선.
error curve at CVNN implementation
내가 MATLAB 누군 구현이 뒤에 코드를 시뮬레이션하고는 아래와 같습니다 : 난 아직도 데이터 세트에이 반대 특성 뒤에 이유를 알아낼 수
clc
clear all
epoch=1000;
n=8;
%x=real input value
in=dlmread('Diabetes1.txt');
x=in(1:384,1:8);
%d=desired output value
out=dlmread('Diabetes1.txt');
data_1=out(1:384,9);
data_2=out(1:384,10);
%m=complex representation of input
m=(cos((pi).*(x(:,:)-0))+1i*sin((pi).*(x(:,:)-0)));
%
%research
%m=i.*x(:,:)
%m=x(:,:)+i.*x(:,:)
%Wih=weight
%
%m=x(:,:).*(cos(pi./4)+i.*sin(pi./4));
Wih1 =0.5* exp(1i * 2*pi*rand(8,1));
Wih2 =0.5* exp(1i * 2*pi*rand(8,1));
%Pih=bias
Pih1 =0.5*exp(1i * 2*pi*rand(1,1));
Pih2 =0.5*exp(1i * 2*pi*rand(1,1));
for ite=1:epoch
% www(ite)=ite;
E_Total=0;
E1t=0;
E2t=0;
for j=1:384
%blr=learning rate
blr=0.1;
%cpat=current pattern
cpat = m(j,:);
z1=cpat*Wih1+Pih1;
u1=real(z1);
v1=imag(z1);
fu1=1/(1+exp(-u1));
fv1=1/(1+exp(-v1));
%y=actual output
%for activation function 1
y1=sqrt((fu1).^2+(fv1).^2);
%for activation function 2
% y1=(fu1-fv1).^2;
error1=(data_1(j,1)-y1);
E1=((data_1(j,1)-y1).^2);
t11=1./(1+exp(-u1));
f11=t11.*(1-t11);
t21=1./(1+exp(-v1));
f21=t21.*(1-t21);
%for activation function 1
r1= blr.*(data_1(j,1)-y1).*((t11.*f11)./y1)+i.*blr.*(data_1(j,1)-y1).*((t21.*f21)./y1);
%for activation function 2
%r1=2.*blr.*(data_1(j,1)-y1).*(t11-t21).*f11+1i.*2.*blr.*(data_1(j,1)-y1).*(t21-t11).*f21;
%
Pih1=Pih1+r1;
Wih1= Wih1+(conj(m(j,:)))'.*r1;
%////////////////////////////////////////////////
%cpat=current pattern
z2=cpat*Wih2+Pih2;
u2=real(z2);
v2=imag(z2);
fu2=1./(1+exp(-u2));
fv2=1./(1+exp(-v2));
% fu2=tanh(u2);
% fv2=tanh(v2);
%y=actual output
%for activation function 1
y2=sqrt((fu2).^2+(fv2).^2);
%for activation function 2
% y2=(fu2-fv2).^2;
error2=(data_2(j,1)-y2);
E2=((data_2(j,1)-y2).^2);
t12=1./(1+exp(-u2));
f12=t12.*(1-t12);
t22=1./(1+exp(-v2));
f22=t22.*(1-t22);
%for activation function1
r2= blr.*(data_2(j,1)-y2).*((t12.*f12)./y2)+i.*blr.*(data_2(j,1)-y2).*((t22.*f22)./y2);
%for activation function 2
%r2=2*blr*(data_2(j,1)-y2)*(t12-t22)*f12+1i*2*blr*(data_2(j,1)-y2)*(t22-t12)*f22;
Pih2=Pih2+r2;
Wih2= Wih2+(conj(m(j,:)))'.*r2;
%///////////////////////////////////////////////
E1t=E1+E1t;
E2t=E2+E2t;
E_Total=(E1+E2+E_Total);
E1;
E2;
end
Err=E_Total/(2.*384);
figure(1)
plot(ite,Err,'b--')
hold on;
%figure(1)
end
dlmwrite('weight.txt',Wih1)
dlmwrite('weight.txt', Wih2, '-append', ...
'roffset', 1, 'delimiter', ' ')
dlmwrite('weight.txt', Pih1, '-append', ...
'roffset', 1, 'delimiter', ' ')
dlmwrite('weight.txt', Pih2, '-append', ...
'roffset', 1, 'delimiter', ' ')
. 그래서 이것에 관한 어떤 종류의 도움도 인정됩니다.