Содержание
- 2. Искусственные нейронные сети Активационные функции 1 2
- 3. Искусственные нейронные сети Активационные функции 3 4
- 4. Искусственные нейронные сети Многослойный персептрон МП - нейронные сети прямого распространения. Входной сигнал в таких сетях
- 5. Искусственные нейронные сети Многослойный персептрон Количество входных и выходных элементов в многослойном персептроне определяется условиями задачи.
- 6. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Обучение алгоритмом обратного распространения
- 7. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Для иллюстрации этого процесса
- 8. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Чтобы обучить нейронную сеть
- 9. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Вычисляется значения выходного вектора
- 10. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Вычисляется значения выходного вектора
- 11. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Рассчитывается выходное значение y
- 12. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки На следующем шаге алгоритма,
- 13. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Невозможно непосредственно вычислить сигнал
- 14. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 15. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Весовые коэффициенты Wmn, используемые
- 16. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Когда вычислена величина ошибки
- 17. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки При вычисление изменений для
- 18. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 19. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 20. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 21. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 22. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 23. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 24. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки Коэффициент ƞ влияет на
- 25. Искусственные нейронные сети Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки
- 26. Искусственные нейронные сети Обучение “с учителем” и “без учителя” По принципу обучения нейронных сетей различаю два
- 27. Искусственные нейронные сети Ограничение на количество синаптических связей Не смотря на то, что по теореме Арнольда-Колмогорова,
- 28. Искусственные нейронные сети
- 30. Скачать презентацию