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Text File  |  1993-05-12  |  2KB  |  103 lines

  1. ; VisSim Block Diagram Format (VBDF)
  2. ; Copyright (C) 1989-1993 Visual Solutions
  3. PV=1.200
  4. PS=0
  5. PE=4000
  6. PP=1
  7. PI=172
  8. PX=1
  9. PN=1e-006
  10. PF=10
  11. Pc=18
  12. PD=640x480
  13. PA=1
  14. Pf=0x0
  15. Ps=1257,0,0,873,0,0
  16. Pd=17
  17. PM=1,1,1,1
  18. N.1="noise"(0)@222x217<M>
  19. N.2="xor"@120x266
  20. N.3="int"@348x203<M>
  21. N.4="plot"@324x70@294x147
  22. pt="Actual xor results"
  23. px="Time (sec)"
  24. pax=2
  25. pf=H
  26. pf=F
  27. pb=1,-1
  28. pbx=4000,0
  29. pbY=0,0
  30. pbX=0,0
  31. pc=512
  32. pm=10
  33. pb.0=0,0
  34. pb.1=0,0
  35. pb.2=0.05,-0.05
  36. pb.3=0,0
  37. N.5="neuralNet"@192x301#3,1
  38. n="xor.net"
  39. UP=2,1,0,1,4,0.7,0.9,0.4,0,1,0,1,0
  40. N.6="summingJunction"(0)@282x196<M>
  41. N.7="const"(0.5)@222x189<M>
  42. N.8="Compound"@30x315#0,1<C>
  43. n="t1"
  44. Ms=1248,0,0,852,0,0
  45. N.9="Compound"@48x329#0,1<C>
  46. n="t1"
  47. Ms=204,0,0,35,0,0
  48. N.10="noise"(0)@294x217<M>
  49. N.11="int"@432x203<M>
  50. N.12="summingJunction"(0)@366x196<M>
  51. N.13="const"(0.5)@294x189<M>
  52. N.14="plot"@324x238@294x147
  53. pt="neural net xor"
  54. px="Time (sec)"
  55. pax=2
  56. pf=H
  57. pf=F
  58. pb=1,0
  59. pbx=4000,0
  60. pbY=0,0
  61. pbX=0,0
  62. pc=512
  63. pm=10
  64. pb.0=0.00290614,0.00290614
  65. pb.1=0,0
  66. pb.2=0,0
  67. pb.3=0,0
  68. N.15="comment"@0x0@282x161
  69. C="Neural Net Xor example for the Back Propagation method.
  70.  
  71. To start training the net, select Simulate/Go from the menu above.  When the error in the lower plot block goes to zero, stop training by selecting Simulate/Stop.  Click the right mouse button over the xor.net block, and turn off \"Learn\", Click on OK, and rerun the simulation.  You will see the learned xor results come out of xor.net, and see the difference between the neural net results and the built-in xor operator results in VisSim in the upper plot.
  72.  
  73. If you select the BP/Momentum learning method, you will see that the net learns significantly faster.
  74.  
  75. The Back Propagation methods can be trained for long periods of time.  10 to 24 hour periods are not uncommon for large, complex data sets. 
  76.  
  77. The xor function is a simple, but classical example of a  neural net learning a nonlinear function.  At one time, it was thought that neural nets were not capable of learning the simple xor function."
  78. N.16="gain"(1)@438x203<M>
  79. N.17="gain"(1)@522x203<M>
  80. N.18="summingJunction"(0)@264x182
  81. I.2.i1=8.o1
  82. I.2.i2=9.o1
  83. I.3.i1=6.o1
  84. I.4.i4=18.o1
  85. I.5.i1=2.o1
  86. I.5.i2=8.o1
  87. I.5.i3=9.o1
  88. I.6.i1=7.o1
  89. I.6.i2=1.o1
  90. G.8=1,3,6,7,16,
  91. I.8.o1=16.o1
  92. G.9=10,11,12,13,17,
  93. I.9.o1=17.o1
  94. I.11.i1=12.o1
  95. I.12.i1=13.o1
  96. I.12.i2=10.o1
  97. I.14.i3=5.o1
  98. I.16.i1=3.o1
  99. I.17.i1=11.o1
  100. I.18.i1=2.o1
  101. f18.2.i=-
  102. I.18.i2=5.o1
  103.