WykÅad 6: Sieci Neuronowe

More documents

Recommendations

Info

Charakterystyczna cecha wszystkichsieci neuronowych:Cechą wspólną wszystkich sieci neuronowychjest to, że na ich strukturę składają się neuronypołączone ze sobą synapsami. Z synapsamizwiązane są wagi, czyli wartości liczbowe,których interpretacja zależy od modelu.
Zastosowanie SN• Sztuczne sieci neuronowe znajdujązastosowanie w rozpoznawaniu i klasyfikacjiwzorców (przydzielaniu wzorcom kategorii),predykcji szeregów czasowych, analizie danychstatystycznych, odszumianiu i kompresjiobrazu i dźwięku oraz w zagadnieniachsterowania i automatyzacji.
Page 1: The brain - that's my second mostfa
Page 4 and 5: Elementy Systemu Inteligentnego
Page 6 and 7: • Jeden z ciekawszych przykładó
Page 8 and 9: • Na podstawie doprowadzonych doo
Page 10 and 11: • Największą częścią neuronu
Page 12 and 13: Cechy sieci neuronowych:• potrafi
Page 16 and 17: Zastosowanie SN:• NIE: do oblicze
Page 18 and 19: • Objętość: 1400 cm 3• Powie
Page 20 and 21: Uproszczony model neuronu pokazują
Page 22 and 23: Aproksymacja funkcji• Zasada dzia
Page 24 and 25: Funkcja skoku jednostkowego - unipo
Page 27 and 28: Funkcja sigmoidalna - bipolarnaFunk
Page 29 and 30: wzory nieliniowych funkcji aktywacj
Page 31 and 32: Historia SN• W latach pięćdzies
Page 34 and 35: Typy sieci neuronowych• Jednokier
Page 36 and 37: Uczenie się SN• sieci neuronowe
Page 39 and 40: uczenie pod nadzorem ( z nauczyciel
Page 41 and 42: Schemat uczenia nadzorowanego
Page 43 and 44: Uczenie bez nadzoru• uczenie bez
Page 45 and 46: Uczenie nienadzorowane• Samouczen
Page 47 and 48: Reguły uczenia SN• Neuron ma zdo
Page 50: Sieci jednokierunkowe (np. Perceptr
Page 53 and 54: Sieć jednokierunkowa dwuwarstwowa
Page 55 and 56: PredykcjaWejścia: X 1 X 2 X 3 Wyj
Page 57 and 58: Model sieci rekurencyjnej jednowars
Page 59 and 60: Sieć Hopfielda c.d.• Jako funkcj
Page 61 and 62: Radialne sieci neuronowe (RBF, radi
Page 63 and 64: Różnice między MLP a RBF• RBF
Page 65 and 66:
• Jednokierunkowe:- Liniowe:• H
Page 67 and 68:
Klasyfikacja ze względu na funkcj
Page 69 and 70:
Model neuronu• W roku 1943 W.McCu
Page 71 and 72:
Backpropagation• To jedna z najcz
Page 73:
Zmiana wagL- jest to tzw. Współcz
Page 76 and 77:
Zmiana wagL- jest to tzw. Współcz
Page 78:
Wybieramy losowo jedną z obserwacj
Page 88 and 89:
Rozmiar sieci neuronowej ?• Za du
Page 90 and 91:
• Liczba neuronów w warstwie wej
Page 92 and 93:
• Przypadek: analiza powikłań p
Page 94:
Regresja dla zbioru Energia.sta
Page 102 and 103:
Zwiększyć liczbę neuronów z 8 n
Page 104 and 105:
4 sieci, po 8 neuronów
Page 107:
predykcja
Page 113 and 114:
Macierz pomyłek
Page 115:
Entropia a SOS
Page 118 and 119:
• Oprócz ścisłych modeli danej
Page 120 and 121:
Przykład: system do diagnozowaniac
Page 122 and 123:
Sieć neuronowarozpoznawaniekojarze
Page 124 and 125:
Zadania sieci neuronowych:• Predy
Page 126 and 127:
Rozpoznawanie wzorcówCo można uzn
Page 128 and 129:
Możliwe zastosowania c.d.• Produ
Page 130:
Wady i zalety sieci neuronowejZalet
show all

WykÅad 6: Sieci Neuronowe

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

WykÅad 6: Sieci Neuronowe