Esercitazione 2 Reti Neurali Backpropagation. 2 Esercizio 1  Scompattare bp  Compilare i 4 programmi (con make, v.file readme )  Utilizzare i dati.

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1 Esercitazione 2 Reti Neurali Backpropagation

2 2 Esercizio 1  Scompattare bp  Compilare i 4 programmi (con make, v.file readme )  Utilizzare i dati contenuti in xor.bp per eseguire il training della rete che risolve lo XOR. Osservare la struttura del file per utilizzarla poi come esempio per definire in futuro nuove reti. Leggere il file readme per comprendere il significato delle opzioni.  Provare ad eliminare lo strato nascosto e osservare cosa succede, addestrando una rete monostrato.

3 3 Esercizio 1b  Utilizzare il set di dati circle.tra e circle.tes, dapprima con la rete circle.bp fornita dal pacchetto bp, poi provando a modificare:  numero di neuroni nello strato nascosto  numero di strati nascosti (a parità di numero di neuroni o in modo arbitrario)  learning rate  uso degli algoritmi presenti nel pacchetto Problema distinguere i punti appartenenti a: 1.cerchio di raggio 1 e centro 0,0 2.quadrato di lato 2.5 e centro 0,0 con esclusione della regione 1.

4 4 Esercizio 2 Risolvere l’esercizio 2 dell’esercitazione 1 utilizzando una rete feedforward addestrata con backpropagation. Confrontare i risultati ottenuti con quelli ottenuti con l’albero di decisione sia sul training set (per evidenziare i comportamenti differenti), sia facendo giocare alcune partite alla rete così ottenuta. Per risolvere questo esercizio è meglio utilizzare una libreria dedicata (come ad esempio fann ) per poter utilizzare le funzioni di definizione, addestramento e test della rete dall’interno di una propria applicazione.