Содержание
- 2. 1. Нейрон Нейронные сети и нейрокомпьютеры – это одно из направлений компьютерной индустрии, в основе которого
- 3. Нейроны человеческого мозга Аксон Дендриты Синапсы
- 4. простейший нейрон может иметь до 10 000 дендритов человеческий мозг содержит примерно 1011 нейронов каждый нейрон
- 5. 2. Математический нейрон Мак-Каллока – Питтса 1943 г. Уоррен Мак-Каллок и Вальтер Питтс выдвинули гипотезу математического
- 6. Активационная функция а) функция единого скачка (θ – порог чувствительности нейрона); б) линейный порог (гистерезис); в)
- 7. Математические нейроны, реализующие логические функции математический нейрон изображают кружочком возбуждающий вход – стрелкой тормозящий вход –
- 8. 3. Персептрон Розенблатта Идея Мак-Каллока – Питтса была реализована Фрэнком Розенблаттом: 1958 г. в виде компьютерной
- 10. Итерационный алгоритм корректировки весовых коэффициентов Шаг 1. Подать входной образ и вычислить выход персептрона у Шаг
- 11. 4. Многослойный персептрон М. Минский и С. Пайперт в своей книге "Персептроны" строго математически доказали, что
- 12. Двухслойный персептрон, реализующий функцию "Исключающее ИЛИ" № 1 № 2 № 3 w = 0,5 w
- 14. Алгоритм обратного распространения ошибки Шаг 1. Инициализация синаптических весов и смещений Шаг 2. Представление из обучающей
- 15. на 5 шаге алгоритма вычисляется среднеквадратичная ошибка, усредненная по всем обучающим примерам: также вычисляется максимальная разность
- 16. Задачи, решаемые с помощью нейросетей если есть математическая модель какого-то процесса, то изучая влияние входных параметров
- 17. Невербальность и "шестое чувство" нейросетей Как и человеческий мозг, нейросеть способна выводить закономерности, делать догадки, открывать
- 18. Методы обучения нейросетей детерминистские стохастические подстройка весов представляет собой жёсткую последовательность действий подстройка весов производится на
- 19. основная проблема обучения персептронов состоит в том, что поверхность функции ошибок обычно имеет очень сложную форму
- 20. Генетический алгоритм предложен Дж. Холландом в 1970-х годах имитирует природный оптимизационный процесс, происходящий при эволюции живых
- 21. Операция скрещивания, применяемая в генетических алгоритмах a1 a2 Хромосома отца b1 b2 Хромосома матери a1 b2
- 22. Подготовка входных параметров успех создания нейронной сети во многом зависит от удачного подбора обучающих примеров следует
- 23. Определение незначимых параметров анализа значений весовых коэффициентов входных нейронов. Если у какого-либо входного нейрона синаптические веса
- 24. Рекуррентные сети
- 26. Скачать презентацию