Искусственные и нечеткие нейронные сети - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №1

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №2

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №3

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №4

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №5

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №6

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №7

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №8

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №9

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №10

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №11

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №12

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №13

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №14

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №15

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №16

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №17

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №18

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №19

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №20

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №21

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №22

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №23

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №24

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №25

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №26

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №27

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №28

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №29

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №30

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №31

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №32

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №33

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №34

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №35

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №36

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №37

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №38

Искусственные и нечеткие нейронные сети, слайд №39

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

Описание слайда:

Искусственные и нечеткие нейронные сети

Слайд 2

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

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

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

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

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

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

Описание слайда:

Типы ИНС

Слайд 9

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

Описание слайда:

Задача кластеризации

Слайд 11

Описание слайда:

Задача кластеризации

Слайд 12

Описание слайда:

Многослойные сети с прямым распространением

Слайд 13

Описание слайда:

Многослойный «Перцептрон»

Слайд 14

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

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

Описание слайда:

Сети Хопфильда

Слайд 17

Описание слайда:

Адаптивные сети

Слайд 18

Описание слайда:

Нечеткие нейронные сети для задач управления

Слайд 19

Описание слайда:

Нечеткий контроллер и нейронная сеть

Слайд 20

Описание слайда:

Слой 1

Слайд 21

Описание слайда:

Слой 2 и 3

Слайд 22

Описание слайда:

Слой 4 и 5

Слайд 23

Описание слайда:

Структура ННС Суггено

Слайд 24

Описание слайда:

Заключение

Слайд 25

Описание слайда:

Заключение

Слайд 26

Описание слайда:

Обучение сети

Слайд 27

Описание слайда:

Супервизорное

Слайд 28

Описание слайда:

Супервизорное

Слайд 29

Описание слайда:

Несупервизорное обучение (обучение без учителя)

Слайд 30

Описание слайда:

Несупервизорное обучение

Слайд 31

Описание слайда:

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

Слайд 32

Описание слайда:

Обучение перцептрона

Слайд 33

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

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