Слайд 2Основные задачи
Классификация образов.
Кластеризация/категоризация.
Аппроксимация функций.
((X1, Y2), (X2, Y2), ..., (XN, YN))
Предсказание/прогноз.
{y(t1),y(t2), ..., y(tn)} в моменты времени t1, t2, ..., tn.
Оптимизация.
Слайд 7Архитектура нейронных сетей
Однослойная нейронная сеть
Слайд 8Архитектура нейронных сетей
Многослойная нейронная сеть
Слайд 10Обучение однонейронного персептрона
Слайд 11Обучение однослойной сети с n персептронными нейронами
Слайд 13Двухслойная сеть, реализующая функцию XOR
Здесь s1 = x1*w11+x2*w21 – значение, поступающее на вход
первого нейрона первого слоя,
s2 = x1*w12 +x 2 *w22 – вход второго нейрона первого слоя;
y1, y2 – выходы соответствующих нейронов первого слоя;
S – входное значение нейрона второго слоя; Y – выход сети.