Искусственные нейронные сети. (Лекция 1) - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №1

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №2

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №3

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №4

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №5

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №6

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №7

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №8

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №9

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №10

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №11

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №12

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №13

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №14

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №15

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №16

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №17

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №18

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №19

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №20

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №21

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №22

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №23

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №24

Искусственные нейронные сети. (Лекция 1), слайд №25

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Искусственные нейронные сети. (Лекция 1). Доклад-сообщение содержит 25 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:

Natural Computing Искусственные нейронные сети Эволюционные методы: - генетические алгоритмы - генетическое программирование - эволюционные стратегии - эволюционное программирование Клеточные алгоритмы ( автоматы ) Иммунные алгоритмы Алгоритмы на основе нечеткой логики

Слайд 2

Описание слайда:

Natural Computing Алгоритмы коллективного разума(поведения): - роевые алгоритмы - муравьиные алгоритмы - алгоритмы движения частиц - бактериальные алгоритмы Новые перспективные направления: - квантовые вычисления (нейронные сети, компьютеры) - ДНК – вычисления ( компьютеры )

Слайд 3

Описание слайда:

Свойства ИНС : Свойства ИНС : 1. Адаптивное обучение: способность улучшать свои характеристики, заложенная в том или ином алгоритме настройки параметров сети, отрабатывающем предъявленные ей обучающие последовательности либо использующем имеющийся опыт; 2. Самоорганизация: ИНС способны изменять свою структуру (архитектуру) или форму представления информации; 3. Обобщение: после окончания процесса обучения сеть может быть нечувствительной и незначительным изменениям входных сигналов, что позволяет применять ее при зашумленных либо не полностью заданных данных; 4. Вычисления в реальном времени: нейросетевые вычисления могут осуществляться параллельно во времени, что существенно увеличивает быстродействие ИНС; 5. Устойчивость к сбоям: частичное разрушение сети ведет к потере качества, однако некоторые ее свойства сохраняются даже в случае разрушения большей части сети.

Слайд 4

Описание слайда:

Некоторые основные события в новейшей истории ИНС: 1943 г. – появление работы У. Маккаллоха и У. Питтса, в которой исследованы свойства простейшей модели нейрона. 1949 г. – Д. Хэбб предлагает первое правило обучения ИНС. 1956 г. – первое компьютерное моделирование ИНС под руководством Н.Рочестера. 1969 г. – появление работы М. Минского и С. Пайперта, посвященной аналитическому исследованию свойств персептрона. 1974 г. – в диссертации П. Вербоса предложена процедура обучения многослойных сетей. 1987 г. – создание первого нейрочипа под руководством Дж. Хопфилда.