UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

L’ambiente sviluppato consente di effettuare test sull’approssimazione di
funzioni reali di variabile reale, impostando la funzione desiderata, il relativo
dominio e il range di output corrispondente.
4.7.1 Parametri testati durante le prove
Per determinare il tipo di test da eseguire sulla capacità di approssimazione
di funzioni da parte della rete, sono stati considerati principalmente i seguenti
parametri:
♦ il coefficiente β che compare nell’esponenziale della sigmoide;
♦ il numero di neuroni nello strato nascosto;
♦ il tipo di funzione da approssimare;
♦ il numero di training samples presenti nel set di esempi;
♦ il livello del rumore sull’uscita desiderata.
Per poter testare tutte le condizioni possibili si sarebbero dovute considerare
le combinazioni di tutti i valori attribuiti ai singoli parametri. Purtroppo una
operazione di questo genere avrebbe richiesto delle risorse di calcolo alquanto
dispendiosa, in termini di tempo di calcolo oppure di macchine utilizzate in
parallelo. Per ovviare al problema si è scelto di effettuare un opportuno
sottoinsieme di test, ritenuto significativo per poter estendere le conclusioni anche
alle situazioni non direttamente testate.
4.8 Risultato dei test
La maggior parte dei test ha confermato le ipotesi qualitative che è possibile
formulare conoscendo l’influenza dei parametri testati sull’apprendimento della
rete. Per esempio, aumentando il numero di neuroni nello strato nascosto si ottiene
un apprendimento più veloce e preciso, almeno fino ad un certo limite, il quale
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