Содержание
- 2. Биологическая нейронная сеть Отдельный нейрон Передача нервных импульсов Структура из нескольких нейронов (нейронная сеть)
- 3. Искусственный нейрон s
- 4. Искусственная нейронная сеть Отдельный нейрон Нейронная сеть
- 5. Функции активации нейрона Функция активации нейрона – математическая зависимость между его входным и выходным сигналами. 1.
- 6. Функции активации нейрона Линейные функции Полулинейная poslin Линейная purelin Полулинейная с насыщением satlin Линейная с насыщением
- 7. Функции активации нейрона S-образные функции Сигмоидальная (логистическая) logsig Гиперболический тангенс (сигмоидальная) tansig
- 8. Функции активации нейрона Пиковые (базисные) функции Треугольная tribas Радиальная базисная (гауссова) radbas
- 9. Топологии искусственных нейронных сетей а) Полносвязная сеть; б) Многослойная сеть; в) Слабосвязная сеть.
- 10. Создание нейронной сети При создании нейронной сети необходимо четко представлять, какую задачу она будет выполнять. Процесс
- 11. Обучение нейронных сетей
- 12. Персептрон
- 13. Персептрон Уравнение границы принятия решений: Весовые коэффициенты можно рассчитать из уравнений:
- 14. Правило обучения персептрона Коррекция весовых коэффициентов: Для любой классификации обучающей последовательности можно подобрать такой набор элементарных
- 15. Линейно разделимые и неразделимые задачи Исключающее «ИЛИ»
- 16. Многослойный персептрон
- 17. Многослойный персептрон Во втором слое – линейный нейрон Все нейроны с пороговой функцией активации
- 18. Адаптивный линейный нейрон (элемент) ADALINE Адаптивный линейный элемент имеет такую же структуру, как и обычный линейный
- 20. Скачать презентацию