„Kooperatív és tanuló rendszerek” változatai közötti eltérés

A VIK Wikiből
Ugrás a navigációhoz Ugrás a kereséshez
55. sor: 55. sor:
  
 
==== Második házi ====
 
==== Második házi ====
 +
 +
Ezt a házit is meg lehet még oldani MLP-vel, de itt már érdemes szétszedni tanító és essenőrző pontokra.
 +
<source lang="matlab">
 +
td = d';
 +
txy = xy';
 +
index = randperm(size(xy,1));
 +
traincount = round(length(index)*0.8);
 +
trainP = xy(index(1:traincount),:);
 +
trainT = d(index(1:traincount),:);
 +
testP = xy(index(traincount+1:end),:);
 +
testT = d(index(traincount+1:end),:);
 +
net = newff(txy,td,49);
 +
net = train(net,txy,td);
 +
save('food', 'net');
 +
</source>
 +
 +
Ezután a ''player_i_eat.m'' megint nagyon egyszerűen néz ki:
 +
<source lang="matlab">
 +
function y = player_i_eat(x)
 +
load food.mat;
 +
y = (sim(net,x')>0)*2-1;
 +
return
 +
</source>
  
 
==== Harmadik házi ====
 
==== Harmadik házi ====

A lap 2014. május 26., 14:51-kori változata

Kooperatív és tanuló rendszerek
Tárgykód
VIMIA357
Általános infók
Szak
info szak
Kredit
4
Ajánlott félév
6
Keresztfélév
nincs
Tanszék
MIT
Követelmények
Labor
3 alkalom (nincs jelenlét)
NagyZH
1 db
Házi feladat
4 db
Vizsga
írásbeli
Elérhetőségek


Jegyzet

Neurális hálózatok könyv | Epub, pdf formátumok

Zh

Korábbi zh-k:

Házi feladat

A házi feladatok verseny szerű házik, amik végül egymás ellen versenyeznek. A győztesek plusz pontokat szerezhetnek a vizsgákra.

Első házi

Megoldható egy minimális MLP-vel (előtte a megfelelő .mat fájlt be kell tölteni a workspace-be) 

tx = x';
ty = y';
net = newff(tx,ty,100);
net = train(net,tx,ty);
save('net', 'net')

Majd ezután a player_i_fight.m tartalma: 

function y = player_i_fight(x)
load net;
y = sim(net,x');
return

Második házi

Ezt a házit is meg lehet még oldani MLP-vel, de itt már érdemes szétszedni tanító és essenőrző pontokra. 

td = d';
txy = xy';
index = randperm(size(xy,1));
traincount = round(length(index)*0.8);
trainP = xy(index(1:traincount),:);
trainT = d(index(1:traincount),:);
testP = xy(index(traincount+1:end),:);
testT = d(index(traincount+1:end),:);
net = newff(txy,td,49);
net = train(net,txy,td);
save('food', 'net');

Ezután a player_i_eat.m megint nagyon egyszerűen néz ki: 

function y = player_i_eat(x)
load food.mat;
y = (sim(net,x')>0)*2-1;
return

Harmadik házi

Negyedik házi

Itt az első hármat kell egybe leadni, dokumentációval kiegészítve

Vizsga

Régebbi vizsgasorok

Kidolgozott ellenőrző kérdések

Tippek

A tárgy nem éppen a legkönnyebb a szakirányon és ezt a zh statisztikából is lehet látni.
Tippek a teljesítéshez:

  • bejárni órákra (jó az elején komolyan venni a dolgokat, zh-ra annál kevesebbet kell készülni)
  • időben nekiállni készülni rá
  • könyvet megtanulni: elég száraz, ahogy le vannak írva a dolgok, de ha szépen kihámozod belőle a lényeget, ami így sem kevés, akkor vagy jó, annál többet nem kérdeznek
  • MLP-t oda-vissza megérteni (tanár úr mondta, hogy régen szóbeli is volt és aki ezt nem tudta annak már repült is a karó )
  • zh-ra és vizsgára is jellemző, hogy van "mentőkérdés", ez az amit nagyjából biztos hogy behúzol, de ez kevés lesz egy ketteshez is
  • tipikus kevésbé trükkösebb feladatok: svm, rbf, cmac, mlp, fir szűrős
  • advanced vagy trükkös feladat általában: oja hálós, pca (ezek zh előtti 1-2 hétben lesznek leadva)
  • ha kritériumfüggvényes feladatmegoldást kérnek, akkor nem elég az hogy így és így csinálnám meg hanem neki kell állni bizony deriválni


Vélemények
Közös tárgyak
Autonóm rendszerek
Intelligens rendszerek


A lap eredeti címe: „https://wiki.sch.bme.hu/index.php?title=Kooperatív_és_tanuló_rendszerek&oldid=181273”