Содержание
- 2. История 1943 - Warren McCulloch, Walter Pitts. A logical calculus of the ideas immanent in nervous
- 3. Биологический нейрон
- 4. Нейрофизиология Нейрон имеет тело (с дендритами) и аксон; Синапсы – места контакта нейронов; Нейрон раздражается импульсами
- 5. Нейрофизиология Мозг – высокоцикличная сеть нейронов (10 -1000 млрд. по разным данным); Каждая нервная клетка связана
- 6. Формальная модель нейрона (МакКаллок, Питс) Активность нейрона удовлетворяет принципу «Все или ничего»; Возбуждению нейрона должен предшествовать
- 7. Формальная модель нейрона 1.Нейроны, выходные сигналы которых поступают на вход данному 2.Сумматор входных сигналов 3.Вычислитель передаточной
- 8. Передаточная (активационная) функция Передаточная функция определяет зависимость сигнала на выходе нейрона от взвешенной суммы сигналов на
- 9. Примеры передаточных функций Линейная, пороговая и сигмоидальная передаточные функции
- 10. Принцип работы искусственного нейрона На вход подается вектор Aj (j=1..N – количество входов); Вычисляем скалярное произведение
- 11. Моделирование логических функций
- 12. Нейронные сети - применение Имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы. Задано конечное множество
- 13. Хранение данных Есть черно-белое изображение, размер 256x256 точек. На сенсорный слой подаются координаты точки, выход –
- 14. Обработка изображений
- 15. Примеры
- 16. Персептрон Розенблатта На входе и на выходе – векторы, по вектору R решаем, что получили; Предназначался
- 17. Классификация нейронов Входные нейроны — принимают исходный вектор, кодирующий входной сигнал. Как правило, эти нейроны не
- 18. Решение задачи XOR
- 19. Алгоритмы обучения Алгоритм коррекции ошибки, предложенный Розенблаттом для простейшего перспетрона. Конфигурация: сенсоры регистрируют только сигналы {0,1}
- 20. Дельта-правило j-й вес для i-го нейрона меняется по правилу: wj(t + 1) = wj(t) + ηeixj
- 21. Теорема о сходимости персептрона Даны элементарный перцептрон, пространство стимулов W и некоторая классификация C(W), для которой
- 22. Алгоритм обратного распространения ошибки Описан в 1974 г. А. И. Галушкиным, а также независимо и одновременно
- 23. Схема метода
- 24. Алгоритмы синтеза сетей Алгоритм оптимального повреждения мозга – удаляет из полной сети несущественные связи; Алгоритм заполнения
- 26. Скачать презентацию