Презентация «Искусственные и нечеткие нейронные сети»
Смотреть слайды в полном размере 
Вы можете ознакомиться с презентацией онлайн, просмотреть текст и слайды к ней, а также, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати. Документ содержит 39 слайдов и доступен в формате ppt. Размер файла: 1.29 MB
Pic.1
Искусственные и нечеткие нейронные сети
Pic.2
ИНС Иску́сственные нейро́нные се́ти представляют собой математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических …
Pic.3
Применение аппроксимация функций на основе ряда данных; распознавание образов; кластеризация и классификация данных; обучение в области статистической обработки данных; накопление знаний через …
Pic.4
Биологический нейрон Нейрон обладает некоторым потенциалом активации (activaon potential). Сигнал (называемый a spike) передается к другим нейронам посредством аксона и характеризуется частотой, …
Pic.5
Модель искусственного нейрона Математическая модель нейрона (Рис. 4-2) впервые была предложена Маккалоком и Питтсом (Warren McCulloch and Walter Pitts) в 1943.
Pic.6
От нейрона к системе нейронов ИНС может рассматриваться в виде взвешенного направленного графа (weighted directed graph), вершины которого представлены нейронами, а направленные дуги (с весами) …
Pic.7
Архитектура С учетом архитектуры ИНС могут быть разделены на два базисных класса: сети с прямым распространением сигнала (Feed-forward network), в структуре которых нет петель (циклов) и сети с …
Pic.8
Типы ИНС
Pic.9
Простой «Перцептрон» Перцептро́н (или Персептрон) — математическая и компьютерная модель, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году для задачи моделирования восприятия информации мозгом, и …
Pic.10
Задача кластеризации
Pic.11
Задача кластеризации
Pic.12
Многослойные сети с прямым распространением
Pic.13
Многослойный «Перцептрон»
Pic.14
Многослойный перцептрон как универсальный аппроксиматор Теорема существования (Existence Theorem , Hornik и др,. 1989): MLP может аппроксимировать любую непрерывную функцию с любой заданной степенью …
Pic.15
Ассоциативная память Ассоциативная память используется в задачах запоминания, ассоциирования и распознавания образов. Запоминание представляет собой процесс записи входного образа в структуре так …
Pic.16
Сети Хопфильда
Pic.17
Адаптивные сети
Pic.18
Нечеткие нейронные сети для задач управления
Pic.19
Нечеткий контроллер и нейронная сеть
Pic.20
Слой 1
Pic.21
Слой 2 и 3
Pic.22
Слой 4 и 5
Pic.23
Структура ННС Суггено
Pic.24
Заключение
Pic.25
Заключение
Pic.26
Обучение сети
Pic.27
Супервизорное
Pic.28
Супервизорное
Pic.29
Несупервизорное обучение (обучение без учителя)
Pic.30
Несупервизорное обучение
Pic.31
Правило обучения, основанное на коррекции ошибки (Error-correction rules of learning)
Pic.32
Обучение перцептрона
Pic.33
Теорема сходимости Перцептрона Теорема сходимости перцептрона, описанная и доказанная Ф. Розенблаттом показывает, что элементарный перцептрон, обучаемый по такому алгоритму, независимо от начального …
Pic.34
Алгоритм обратного распространения ошибки (error back propagation-based learning) Алгоритм обратного распространения ошибки применяется для многослойного перцептрона и сетей с прямым распространением …
Pic.35
Алгоритм обратного распространения ошибки Необходимо настроить синоптические веса, что бы ошибка была минимальной
Pic.36
Pic.37
Pic.38
Первая фаза
Pic.39
Вторая фаза
Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!
