🗊Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев

Категория: Биология
Нажмите для полного просмотра!
Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №1Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №2Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №3Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №4Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №5Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №6Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №7Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №8Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №9Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №10Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №11Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №12Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №13Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №14Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №15Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №16
Скачать
Вы можете ознакомиться и скачать Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев. Презентация содержит 16 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев
Описание слайда:
Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев

Слайд 2


Цель работы: посмотреть, обучится ли нейросеть при определении видовой принадлежности деревьев; насколько точны будут результаты обучающей выборки. проверить сможет ли нейросеть определить вид дерева по неизвестным ей параметрам.
Описание слайда:
Цель работы: посмотреть, обучится ли нейросеть при определении видовой принадлежности деревьев; насколько точны будут результаты обучающей выборки. проверить сможет ли нейросеть определить вид дерева по неизвестным ей параметрам.

Слайд 3


Многослойная нейронная сеть Как и человеческий мозг, нейросеть состоит из множества простейших элементов — нейронов, взаимодействующих друг с другом. Именно их совокупность обеспечивает уникальность свойств нейронных сетей, таких как способность к обобщению, работа с зашумленными и неполными данными и др. Среди всего разнообразия архитектур нейронных сетей наибольшее распространение получили многослойные.
Описание слайда:
Многослойная нейронная сеть Как и человеческий мозг, нейросеть состоит из множества простейших элементов — нейронов, взаимодействующих друг с другом. Именно их совокупность обеспечивает уникальность свойств нейронных сетей, таких как способность к обобщению, работа с зашумленными и неполными данными и др. Среди всего разнообразия архитектур нейронных сетей наибольшее распространение получили многослойные.

Слайд 4


В такой архитектуре нейроны объединены в так называемые слои. Под слоем понимается совокупность нейронов, входы которых соединены с выходами нейронов предыдущего слоя, а в свою очередь, выходы нейронов этого слоя являются входами для следующего слоя. В такой архитектуре нейроны объединены в так называемые слои. Под слоем понимается совокупность нейронов, входы которых соединены с выходами нейронов предыдущего слоя, а в свою очередь, выходы нейронов этого слоя являются входами для следующего слоя. Обычно слоистые сети являются полно связанными, то есть входы каждого нейрона слоя связаны со всеми выходами нейронов предыдущего слоя.
Описание слайда:
В такой архитектуре нейроны объединены в так называемые слои. Под слоем понимается совокупность нейронов, входы которых соединены с выходами нейронов предыдущего слоя, а в свою очередь, выходы нейронов этого слоя являются входами для следующего слоя. В такой архитектуре нейроны объединены в так называемые слои. Под слоем понимается совокупность нейронов, входы которых соединены с выходами нейронов предыдущего слоя, а в свою очередь, выходы нейронов этого слоя являются входами для следующего слоя. Обычно слоистые сети являются полно связанными, то есть входы каждого нейрона слоя связаны со всеми выходами нейронов предыдущего слоя.

Слайд 5


Нейросимулятор 1.0. В своей работе я использовала готовый нейросимулятор:
Описание слайда:
Нейросимулятор 1.0. В своей работе я использовала готовый нейросимулятор:

Слайд 6


Обучение На вход подавались следующие статистические данные: 1. Группа 1) лиственные; 2) хвойные. 2. Высота 3. Крона 1) колоновидная; 2) конусообразная; 3) зонтообразная; 4) шарообразная; 5) флагообразная; 6) вислая; 7) раскидистая.
Описание слайда:
Обучение На вход подавались следующие статистические данные: 1. Группа 1) лиственные; 2) хвойные. 2. Высота 3. Крона 1) колоновидная; 2) конусообразная; 3) зонтообразная; 4) шарообразная; 5) флагообразная; 6) вислая; 7) раскидистая.

Слайд 7


Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №7
Описание слайда:

Слайд 8


Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев, слайд №8
Описание слайда:

Слайд 9


Данные обучающей выборки
Описание слайда:
Данные обучающей выборки

Слайд 10


Результаты обучения
Описание слайда:
Результаты обучения

Слайд 11


При обучении данным методом обратного распространения ошибки, выдались наиболее близкие к практическим результаты. Хотя некоторые модели деревьев, например, береза, ольха и рябина выдаются неточно. При обучении данным методом обратного распространения ошибки, выдались наиболее близкие к практическим результаты. Хотя некоторые модели деревьев, например, береза, ольха и рябина выдаются неточно. Теперь посмотрим, сможет ли нейросимулятор выдать модель дерева на неизвестные ему параметры
Описание слайда:
При обучении данным методом обратного распространения ошибки, выдались наиболее близкие к практическим результаты. Хотя некоторые модели деревьев, например, береза, ольха и рябина выдаются неточно. При обучении данным методом обратного распространения ошибки, выдались наиболее близкие к практическим результаты. Хотя некоторые модели деревьев, например, береза, ольха и рябина выдаются неточно. Теперь посмотрим, сможет ли нейросимулятор выдать модель дерева на неизвестные ему параметры

Слайд 12


Данные тестируемой выборки:
Описание слайда:
Данные тестируемой выборки:

Слайд 13


Результаты обучения
Описание слайда:
Результаты обучения

Слайд 14


Зависимости погрешности обучения и погрешности обобщения от числа нейронов внутренних слоев персептрона.
Описание слайда:
Зависимости погрешности обучения и погрешности обобщения от числа нейронов внутренних слоев персептрона.

Слайд 15


Результаты При проверке на тестируемых данных, результаты оказались хуже. Из пяти введенных моделей нейросимулятор смог определить только 1. Это можно объяснить тем, что данные, которые мы вводили, не совпадают с точными значениями деревьев. Но для работы с уже известными параметрами деревьев нейросимулятор вполне подходит, его можно использовать биологам и экологам, занятым в этой области для ускорения работы. А также обычным людям в качестве определителя деревьев.
Описание слайда:
Результаты При проверке на тестируемых данных, результаты оказались хуже. Из пяти введенных моделей нейросимулятор смог определить только 1. Это можно объяснить тем, что данные, которые мы вводили, не совпадают с точными значениями деревьев. Но для работы с уже известными параметрами деревьев нейросимулятор вполне подходит, его можно использовать биологам и экологам, занятым в этой области для ускорения работы. А также обычным людям в качестве определителя деревьев.

Слайд 16


Работу выполнила: Работу выполнила: студентка гр. 1233 Коркодинова Е.П.
Описание слайда:
Работу выполнила: Работу выполнила: студентка гр. 1233 Коркодинова Е.П.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию