🗊 Презентация Нейронные сети

Категория: Устройства и комплектующие
Нажмите для полного просмотра!
Нейронные сети, слайд №1 Нейронные сети, слайд №2 Нейронные сети, слайд №3 Нейронные сети, слайд №4 Нейронные сети, слайд №5 Нейронные сети, слайд №6 Нейронные сети, слайд №7 Нейронные сети, слайд №8 Нейронные сети, слайд №9 Нейронные сети, слайд №10 Нейронные сети, слайд №11 Нейронные сети, слайд №12 Нейронные сети, слайд №13 Нейронные сети, слайд №14 Нейронные сети, слайд №15 Нейронные сети, слайд №16 Нейронные сети, слайд №17 Нейронные сети, слайд №18 Нейронные сети, слайд №19 Нейронные сети, слайд №20 Нейронные сети, слайд №21 Нейронные сети, слайд №22 Нейронные сети, слайд №23 Нейронные сети, слайд №24 Нейронные сети, слайд №25 Нейронные сети, слайд №26 Нейронные сети, слайд №27 Нейронные сети, слайд №28 Нейронные сети, слайд №29 Нейронные сети, слайд №30 Нейронные сети, слайд №31 Нейронные сети, слайд №32 Нейронные сети, слайд №33 Нейронные сети, слайд №34
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Нейронные сети. Доклад-сообщение содержит 34 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Нейронные сети Реализация нейронных сетей в среде MatLab
Описание слайда:
Нейронные сети Реализация нейронных сетей в среде MatLab

Слайд 2


Основные понятия. Нейрон. X – входной вектор; W – вектор весов; Σ – суммирующий блок; NET – выход.
Описание слайда:
Основные понятия. Нейрон. X – входной вектор; W – вектор весов; Σ – суммирующий блок; NET – выход.

Слайд 3


Основные понятия. Нейрон. NET – промежуточный выход; F – активационная функция; OUT – выход. Активационная функция должна иметь ограниченное...
Описание слайда:
Основные понятия. Нейрон. NET – промежуточный выход; F – активационная функция; OUT – выход. Активационная функция должна иметь ограниченное множество значений, к примеру [0;1]. Это необходимое условие для нормализации выходного значения.

Слайд 4


Основные понятия. Примеры активационных функций. Единичный скачок или жесткая пороговая функция
Описание слайда:
Основные понятия. Примеры активационных функций. Единичный скачок или жесткая пороговая функция

Слайд 5


Основные понятия. Примеры активационных функций. Линейный порог или гистерезис
Описание слайда:
Основные понятия. Примеры активационных функций. Линейный порог или гистерезис

Слайд 6


Основные понятия. Примеры активационных функций. Сигмоид
Описание слайда:
Основные понятия. Примеры активационных функций. Сигмоид

Слайд 7


Основные понятия. Примеры активационных функций.
Описание слайда:
Основные понятия. Примеры активационных функций.

Слайд 8


Основные понятия. Нейронная сеть. Однослойная сеть. X – входной вектор; Wij – вес, определенный для значения xi у нейрона yj; Y – выходной вектор.
Описание слайда:
Основные понятия. Нейронная сеть. Однослойная сеть. X – входной вектор; Wij – вес, определенный для значения xi у нейрона yj; Y – выходной вектор.

Слайд 9


Основные понятия. Нейронная сеть. Многослойная сеть.
Описание слайда:
Основные понятия. Нейронная сеть. Многослойная сеть.

Слайд 10


Обучение сети. Нейронная сеть с обратным распространением.
Описание слайда:
Обучение сети. Нейронная сеть с обратным распространением.

Слайд 11


Обучение сети. Алгоритм. Обучение сети обратного распространения требует выполнения следующих операций: Выбрать очередную обучающую пару из...
Описание слайда:
Обучение сети. Алгоритм. Обучение сети обратного распространения требует выполнения следующих операций: Выбрать очередную обучающую пару из обучающего множества; подать входной вектор на вход сети. Вычислить выход сети. Вычислить разность между выходом сети и требуемым выходом (целевым вектором обучающей пары). Подкорректировать веса сети так, чтобы минимизировать ошибку. Повторять шаги с 1 по 4 для каждого вектора обучающего множества до тех пор, пока ошибка на всем множестве не достигнет приемлемого уровня.

Слайд 12


Обучение сети. Алгоритм (продолжение). Новое значение весов считается по формулe: где p и q – номера нейронов. Для выходного слоя: где T – желаемый...
Описание слайда:
Обучение сети. Алгоритм (продолжение). Новое значение весов считается по формулe: где p и q – номера нейронов. Для выходного слоя: где T – желаемый результат, а OUT(1-OUT) – производная сигмоида. Для остальных слоёв:

Слайд 13


Работа в пакете MATLAB. Подготовка обучающих выборок Скрипт с описанием исследуемой функции Генерация выборок
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Подготовка обучающих выборок Скрипт с описанием исследуемой функции Генерация выборок

Слайд 14


Нейронные сети, слайд №14
Описание слайда:

Слайд 15


Работа в пакете MATLAB. Импорт данных и создание нейронной сети.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Импорт данных и создание нейронной сети.

Слайд 16


Нейронные сети, слайд №16
Описание слайда:

Слайд 17


Нейронные сети, слайд №17
Описание слайда:

Слайд 18


Работа в пакете MATLAB. Параметры нейронной сети. Network type – список сетей, доступных для работы. Input Data, Target Data – данные, представляющие...
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Параметры нейронной сети. Network type – список сетей, доступных для работы. Input Data, Target Data – данные, представляющие входной и выходной векторы соответственно. Training function – обучающая функция (по умол. метод оптимизации Левенберга-Маркара). Adaptation learning function - функция, отвечающая за обновление весов и смещений сети в процессе обучения (по умол. метод градиентного спуска) Performance function - функция оценки качества обучения (по умол. среднеквадратичная ошибка) Number of layers – число слоев сети

Слайд 19


Работа в пакете MATLAB. Параметры нейронной сети. Number of neurons – число нейронов. Transfer function – активационная функция.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Параметры нейронной сети. Number of neurons – число нейронов. Transfer function – активационная функция.

Слайд 20


Работа в пакете MATLAB. Нейронная сеть.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Нейронная сеть.

Слайд 21


Нейронные сети, слайд №21
Описание слайда:

Слайд 22


Работа в пакете MATLAB. Обучение нейронной сети.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Обучение нейронной сети.

Слайд 23


Работа в пакете MATLAB. Обучение нейронной сети.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Обучение нейронной сети.

Слайд 24


Работа в пакете MATLAB. Параметры обучения нейронной сети. showWindow – вывод процесса обучения в графическом режиме. showCommandLine - вывод...
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Параметры обучения нейронной сети. showWindow – вывод процесса обучения в графическом режиме. showCommandLine - вывод процесса обучения в командную строку. show - период обновления графика кривой обучения, выраженный числом эпох epoch – число эпох, по прошествии которых обучение заканчивается. time – время, по истечении которого обучение прекращается goal – значение функции ошибки, при которой цель будет считаться достигнутой. min_grad – минимальный градиент. max_fail – максимальное число ошибок. mu - начальное значение mu. mu_dec - коэффициент убывания mu. mu_inc - коэффициент возрастания mu. mu_max - максимальное значение mu.

Слайд 25


Нейронные сети, слайд №25
Описание слайда:

Слайд 26


Нейронные сети, слайд №26
Описание слайда:

Слайд 27


Работа в пакете MATLAB. Экспорт данных.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Экспорт данных.

Слайд 28


Работа в пакете MATLAB. Построение графиков. plot (x, y); hold on; plot (x, net_output, ‘o’);
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Построение графиков. plot (x, y); hold on; plot (x, net_output, ‘o’);

Слайд 29


Нейронные сети, слайд №29
Описание слайда:

Слайд 30


Нейронные сети, слайд №30
Описание слайда:

Слайд 31


Работа в пакете MATLAB. Проверка нейронной сети.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Проверка нейронной сети.

Слайд 32


Нейронные сети, слайд №32
Описание слайда:

Слайд 33


Работа в пакете MATLAB. Проверка нейронной сети.
Описание слайда:
Работа в пакете MATLAB. Проверка нейронной сети.

Слайд 34


Нейронные сети, слайд №34
Описание слайда:

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию