Презентация Искусственные и нечеткие нейронные сети онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Искусственные и нечеткие нейронные сети абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 39 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:39 слайдов
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:1.29 MB
- Просмотров:114
- Скачиваний:2
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд
Содержание слайда: Искусственные и нечеткие нейронные сети
№2 слайд
Содержание слайда: ИНС
Иску́сственные нейро́нные се́ти представляют собой математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
№3 слайд
Содержание слайда: Применение
аппроксимация функций на основе ряда данных;
распознавание образов;
кластеризация и классификация данных;
обучение в области статистической обработки данных;
накопление знаний через обучение на примерах;
предсказание и прогноз;
оптимизация;
ассоциативная память;
нелинейное моделирование и управление.
№4 слайд
Содержание слайда: Биологический нейрон
Нейрон обладает некоторым потенциалом активации (activaon potential). Сигнал (называемый a spike) передается к другим нейронам посредством аксона и характеризуется частотой, длительностью и амплитудой. Взаимодейтсвие между нейронами реализуется в строго определенных точках, называемых «синапсами» (synapses).
№5 слайд
Содержание слайда: Модель искусственного нейрона
Математическая модель нейрона (Рис.4-2) впервые была предложена Маккалоком и Питтсом (Warren McCulloch and Walter Pitts) в 1943.
№6 слайд
Содержание слайда: 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) описывают связи между нейронами. ИНС характеризуется тремя параметрами:
типом нейронов,
архитектурой (организацией связей между нейронами)
алгоритмом обучения в данной сети.
№7 слайд
Содержание слайда: 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 обратным распространением сигнала или рекуррентные сети (Feedback network or Recurrent), в структуре которых есть циклы благодаря наличию обратных связей.
№8 слайд
Содержание слайда: Типы ИНС
№9 слайд
Содержание слайда: Простой «Перцептрон»
Перцептро́н (или Персептрон) — математическая и компьютерная модель, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году для задачи моделирования восприятия информации мозгом, и реализованная в виде электронной машины «Марк-1» в 1960 году.
№10 слайд
Содержание слайда: Задача кластеризации
№11 слайд
Содержание слайда: Задача кластеризации
№12 слайд
Содержание слайда: Многослойные сети с прямым распространением
№13 слайд
Содержание слайда: Многослойный «Перцептрон»
№14 слайд
Содержание слайда: Многослойный перцептрон как универсальный аппроксиматор
Теорема существования (Existence Theorem , Hornik и др,. 1989):
MLP может аппроксимировать любую непрерывную функцию с любой заданной степенью точности.
Доказательство этой фундаментальной теоремы основывается на теореме Колмогорова (1957), которая гласит
Любая непрерывная функция, определенная в n-мерном множестве действительных чисел, может быть представлена в виде суммы функций, имеющих своим аргументом суммы непрерывных функций с единственным аргументом.
№15 слайд
Содержание слайда: Ассоциативная память
Ассоциативная память используется в задачах запоминания, ассоциирования и распознавания образов. Запоминание представляет собой процесс записи входного образа в структуре так называемой автоассоциативной сети (autoassociative network) или сети Хопфильда (Hopfield network) с целью последующего распознавания входных образов не обязательно точно совпадающих с содержимым памяти.
№16 слайд
Содержание слайда: Сети Хопфильда
№17 слайд
Содержание слайда: Адаптивные сети
№18 слайд
Содержание слайда: Нечеткие нейронные сети для задач управления
№19 слайд
Содержание слайда: Нечеткий контроллер и нейронная сеть
№20 слайд
Содержание слайда: Слой 1
№21 слайд
Содержание слайда: Слой 2 и 3
№22 слайд
Содержание слайда: Слой 4 и 5
№23 слайд
Содержание слайда: Структура ННС Суггено
№24 слайд
Содержание слайда: Заключение
№25 слайд
Содержание слайда: Заключение
№26 слайд
Содержание слайда: Обучение сети
№27 слайд
Содержание слайда: Супервизорное
№28 слайд
Содержание слайда: Супервизорное
№29 слайд
Содержание слайда: Несупервизорное обучение (обучение без учителя)
№30 слайд
Содержание слайда: Несупервизорное обучение
№31 слайд
Содержание слайда: Правило обучения, основанное на коррекции ошибки (Error-correction rules of learning)
№32 слайд
Содержание слайда: Обучение перцептрона
№33 слайд
Содержание слайда: Теорема сходимости Перцептрона
Теорема сходимости перцептрона, описанная и доказанная Ф. Розенблаттом показывает, что элементарный перцептрон, обучаемый по такому алгоритму, независимо от начального состояния весовых коэффициентов и последовательности появления стимулов всегда приведет к достижению решения за конечный промежуток времени.
№34 слайд
Содержание слайда: Алгоритм обратного распространения ошибки (error back propagation-based learning)
Алгоритм обратного распространения ошибки применяется для многослойного перцептрона и сетей с прямым распространением сигнала
№35 слайд
Содержание слайда: Алгоритм обратного распространения ошибки
Необходимо настроить синоптические веса, что бы ошибка была минимальной
№36 слайд
Содержание слайда:
№37 слайд
Содержание слайда:
№38 слайд
Содержание слайда: Первая фаза
№39 слайд
Содержание слайда: Вторая фаза
Скачать все slide презентации Искусственные и нечеткие нейронные сети одним архивом:
