- Page 1: The brain - that's my second mostfa
- Page 5 and 6: By wytłumaczyć problem - kilkaprz
- Page 7 and 8: Słowem wstępu…• Sieci neurono
- Page 9 and 10: Definicje SNSieć neuronowa to rodz
- Page 11 and 12: Inspiracja biologiczna• Sygnały
- Page 13 and 14: • Kiedy SSN uczy się aproksymowa
- Page 15 and 16: Zastosowanie SN• Sztuczne sieci n
- Page 17 and 18: Mózg ludzki• Objętość: 1400 c
- Page 19 and 20: Schemat sztucznego neuronu• do we
- Page 21 and 22: Formuła opisująca działanie neur
- Page 23 and 24: Funkcja aktywacji -Funkcja liniowa
- Page 25: Funkcja skoku jednostkowego -bipola
- Page 28 and 29: Tangens hiperbolicznyfx12ex111eexx
- Page 30 and 31: Historia SN• Badania nad sieciami
- Page 32: Historia SN• W Polsce wydano szer
- Page 35 and 36: Jak rozróżniać sieci ?• Modele
- Page 37: • Działanie sieci zależy od prz
- Page 40 and 41: uczenie pod nadzorem ( z nauczyciel
- Page 42 and 43: Uczenie z krytykiem• uczenie z kr
- Page 44 and 45: Schemat uczenia nienadzorowanego
- Page 46 and 47: Wady samouczenia się• W porówna
- Page 48: Reguły uczenia SNWyróżniamy:•
- Page 52 and 53:
Sieć jednokierunkowa jednowarstwow
- Page 54 and 55:
Różne liczby warstw ukrytychbrak
- Page 56 and 57:
Sieci rekurencyjne• Połączenia
- Page 58 and 59:
Sieć Hopfielda• architektura sie
- Page 60 and 61:
Sieć Adaline (ang. Adaptive Linear
- Page 62 and 63:
Uczenie się sieci radialnejNeurony
- Page 64 and 65:
Samoorganizujące się mapy• Samo
- Page 66 and 67:
Sieci nienadzorowane - Hertz, Krogh
- Page 68 and 69:
Modele neuronu• W roku 1943 W.McC
- Page 70 and 71:
Schemat uczenia się1. Wybierz loso
- Page 72 and 73:
Jak wyznaczyć błąd predykcji sie
- Page 75 and 76:
Przykład
- Page 77 and 78:
Przykład „krok po kroku”• 1
- Page 87 and 88:
Itd.…
- Page 89 and 90:
Ile warstw ukrytych ?• Liczba war
- Page 91 and 92:
• Zależności regresyjnePowierzc
- Page 93 and 94:
Gdy mamy zmienne jakościowe:• Po
- Page 100:
Klikając „uczenie”
- Page 103 and 104:
Zwiększono liczbę neuronów z 8 n
- Page 105:
Więcej sieci - automatyczniegenero
- Page 109:
Klasyfikacja wzorcowa
- Page 114 and 115:
Funkcja SSE
- Page 117 and 118:
Neuronowe Systemy Ekspertowe• Sie
- Page 119 and 120:
neuronowe systemy diagnostykimedycz
- Page 121 and 122:
• System miał łącznie 97 wejś
- Page 123 and 124:
Cechy SN:• Adaptacyjność - zdol
- Page 125 and 126:
Zadania sieci neuronowych:Analiza d
- Page 127 and 128:
Możliwe zastosowania• NASA wykor
- Page 129 and 130:
Zalety SSNPotrafią odpowiadać w w