Содержание
- 2. Нейронные сети (НС). Введение в НС. S Y Синапсы Аксон ВЫХОД
- 3. Виды активационных функций F
- 4. Виды активационных функций
- 5. Классификация нейронных сетей №1 Классификация по топологии 1.1 Полносвязные сети: 1.2 Многослойные или слоистые:
- 6. Многослойные сети делятся на: 1.2.1 Монотонные . 1.2.2 Сети без обратных связей: Обычная многослойная сеть, с
- 7. 1.2.3.1 Слоисто циклические: Многослойная сеть у которой выход передает свои сигналы 1-му слою 1.2.3.2 Слоисто-полносвязные: Состоит
- 8. 1.3 Слабосвязанные сети: В слабосвязанных сетях нейроны располагаются в узлах прямоугольной форму или гексагональной решетки. Каждый
- 9. №2 Классификация по типам структур: 2.1 Гомогенные: 2.2 Гетерогенные Нейроны одного типа с единой функцией активации.
- 10. Алгоритмы обучения НС делятся на обучение “с учителем" "без учителя" Схема обучения НС с учителем
- 11. Схема обучения НС без учителя Выходной вектор нейронной сети
- 12. АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ НС
- 14. При заданных значениях весов и порогов, нейрон имеет определенное значение выходной активности для каждого возможного вектора
- 15. Метод обучения состоит в итерационной подстройке матрицы весов, последовательно уменьшающей ошибку в выходных векторах. Алгоритм включает
- 16. Ситуация линейной неразделимости множеств белых и черных точек Классификация на основе ПЕРСЕПТРОНА Розенблатта Логическая функция “исключающее
- 17. Архитектура MLP FeedForward BackPropagation была разработана в начале 1970-х лет несколькими независимыми авторами: Вербор (Werbor); Паркер
- 18. Большинство исследователей и инженеров, применяя архитектуру к определенным проблемам используют общие правила, в частности: Количество входов
- 19. В процессе функционирования нейронная сеть формирует выходной сигнал Y в соответствии с входным сигналом X, реализуя
- 20. После того как задали архитектуру сети, необходимо найти параметры, при которых ошибка минимальна. В линейных моделях
- 21. Перед началом обучения весовые коэффициенты устанавливаются равными некоторым случайным значениям. При этом точка, представляющая начальное состояние
- 22. Пошаговое описание алгоритма обратного распространения ошибок Шаг 1. Весам сети присваиваются небольшие начальные значения, например значениями
- 23. Шаг 5. Веса сети корректируются так, чтобы минимизировать ошибку. Сначала веса выходного слоя, затем, с использованием
- 24. Шаг 6. Шаги со 2-го по 5-й повторяются для каждой пары тренировочного множества до тех пор,
- 25. 5 0.9987 6 0.8550 6.6556 1.7745 3 0.9168 4 0.9526 2.4 3 1 0.2 2 0.8
- 26. Входные элементы с линейной функцией активации передают входной сигнал на свои выходы без изменений. Они также
- 27. Вычислим значения приращений весовых коэффициентов по формуле (6). Для первого образца нет необходимости добавлять инерционный член,
- 28. Вычислим новые значения весовых коэффициентов по формуле (7) w(0,7) = -1 + -0.0003 = -1.0003 w(5,7)
- 29. Расчет новых значений весов
- 31. Скачать презентацию