Posledním experimentem je problém dvou spirál obohacený o šum. Tréninkových dat jsme tentokrát vygenerovali více. Data neleží jen na spirálách, ale také v jejich okolí. Tréninková množina obsahuje 1116 tréninkových vzorů a je zobrazena na 7.30.
K řešení tohoto problému jsme použili gradientní algoritmus a třífázovou metodu. Učili jsme síť s 200 skrytými jednotkami a váženou normou.
Výpočet gradientní metodou jsme pustili na 10 000 iterací, pětkrát. Průměrná časová náročnost 100 iterací byla 9 min 40 s. Výsledná průměrná chyba je 14.56, minimální 13.49 a maximální 15.87. Na obrázku 7.31 vidíme klasifikaci vstupního prostoru pomocí naučené sítě. Můžeme říci, že výsledek je uspokojivý.
Třífázové učení bylo složeno s Kohonenova učení s lokální pamětí, gradientní
metody s parametrem a SVD rozkladu. Výpočet trval 4 min 20 s a výsledná
hodnota chybové funkce je 48.87. Klasifikace vstupního prostoru pomocí naučené
sítě je znázorněna na obrázku 7.32.