🗊Презентация Искусственные и нечеткие нейронные сети

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №1Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №2Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №3Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №4Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №5Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №6Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №7Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №8Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №9Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №10Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №11Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №12Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №13Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №14Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №15Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №16Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №17Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №18Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №19Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №20Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №21Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №22Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №23Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №24Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №25Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №26Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №27Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №28Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №29Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №30Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №31Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №32Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №33Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №34Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №35Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №36Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №37Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №38Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №39
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Искусственные и нечеткие нейронные сети. Доклад-сообщение содержит 39 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


Искусственные и нечеткие нейронные сети
Описание слайда:
Искусственные и нечеткие нейронные сети

Слайд 2


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.
Описание 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.

Слайд 3


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.
Описание 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.

Слайд 4


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).
Описание 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).

Слайд 5


Модель искусственного нейрона Математическая модель нейрона (Рис.4-2) впервые была предложена Маккалоком и Питтсом (Warren McCulloch and Walter Pitts) в 1943.
Описание слайда:
Модель искусственного нейрона Математическая модель нейрона (Рис.4-2) впервые была предложена Маккалоком и Питтсом (Warren McCulloch and Walter Pitts) в 1943.

Слайд 6


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.
Описание 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.

Слайд 7


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.
Описание 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.

Слайд 8


Типы ИНС
Описание слайда:
Типы ИНС

Слайд 9


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.
Описание 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.

Слайд 10


Задача кластеризации
Описание слайда:
Задача кластеризации

Слайд 11


Задача кластеризации
Описание слайда:
Задача кластеризации

Слайд 12


Многослойные сети с прямым распространением
Описание слайда:
Многослойные сети с прямым распространением

Слайд 13


Многослойный «Перцептрон»
Описание слайда:
Многослойный «Перцептрон»

Слайд 14


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.
Описание 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.

Слайд 15


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.
Описание 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.

Слайд 16


Сети Хопфильда
Описание слайда:
Сети Хопфильда

Слайд 17


Адаптивные сети
Описание слайда:
Адаптивные сети

Слайд 18


Нечеткие нейронные сети для задач управления
Описание слайда:
Нечеткие нейронные сети для задач управления

Слайд 19


Нечеткий контроллер и нейронная сеть
Описание слайда:
Нечеткий контроллер и нейронная сеть

Слайд 20


Слой 1
Описание слайда:
Слой 1

Слайд 21


Слой 2 и 3
Описание слайда:
Слой 2 и 3

Слайд 22


Слой 4 и 5
Описание слайда:
Слой 4 и 5

Слайд 23


Структура ННС Суггено
Описание слайда:
Структура ННС Суггено

Слайд 24


Заключение
Описание слайда:
Заключение

Слайд 25


Заключение
Описание слайда:
Заключение

Слайд 26


Обучение сети
Описание слайда:
Обучение сети

Слайд 27


Супервизорное
Описание слайда:
Супервизорное

Слайд 28


Супервизорное
Описание слайда:
Супервизорное

Слайд 29


Несупервизорное обучение (обучение без учителя)
Описание слайда:
Несупервизорное обучение (обучение без учителя)

Слайд 30


Несупервизорное обучение
Описание слайда:
Несупервизорное обучение

Слайд 31


Правило обучения, основанное на коррекции ошибки (Error-correction rules of learning)
Описание слайда:
Правило обучения, основанное на коррекции ошибки (Error-correction rules of learning)

Слайд 32


Обучение перцептрона
Описание слайда:
Обучение перцептрона

Слайд 33


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.
Описание 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.

Слайд 34


Алгоритм обратного распространения ошибки (error back propagation-based learning) Алгоритм обратного распространения ошибки применяется для многослойного перцептрона и сетей с прямым распространением сигнала
Описание слайда:
Алгоритм обратного распространения ошибки (error back propagation-based learning) Алгоритм обратного распространения ошибки применяется для многослойного перцептрона и сетей с прямым распространением сигнала

Слайд 35


Алгоритм обратного распространения ошибки Необходимо настроить синоптические веса, что бы ошибка была минимальной
Описание слайда:
Алгоритм обратного распространения ошибки Необходимо настроить синоптические веса, что бы ошибка была минимальной

Слайд 36


Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №36
Описание слайда:

Слайд 37


Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №37
Описание слайда:

Слайд 38


Первая фаза
Описание слайда:
Первая фаза

Слайд 39


Вторая фаза
Описание слайда:
Вторая фаза

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию