Нейронные сети. Автор презентации: Фомичёв Роман Студент гр.Ф051 ФизФак КемГУ Живёт в Кировском Любит мороженое.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Нейронные сети. Моделирование нейронных сетей. Модели нейронов. Выполнил: студент 1 курса магистратуры Сергеева Анастасия Юрьевна группа 418 м Москва -
Advertisements

Автор: студент группы С-83 Потапенко Владимир Москва 2012 г.
РАЗВИТИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АНАЛИЗАТОРОВ ТИПА «ИСКУССТВЕННЫЙ НОС» Житков А.Н., Филаретов Г.Ф. Московский энергетический институт, Москва,
Нейросетевые технологии в обработке и защите данных Лекция 4. Обработка данных искусственными нейронными сетями (ИНС). Формальный нейрон. Функции активации.
Нейро-автоматное управление в машинном обучении Выполнил: Губин Ю.А. ст. гр Руководитель: Шалыто А.А. д.т.н, проф., зав. каф. ТП, СПбГУ ИТМО.
Нейросетевые технологии в обработке и защите данных Обработка данных искусственными нейронными сетями (ИНС). Лекция 5. Алгоритмы обучения искусственных.
Выполнил: Ярчаковский Николай Группа: 1 ИБАС-514 ФИН Университет КИиП Москва
Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С. П. Королева Национальный исследовательский университет Выполнили : студент 662.
Прогнозирование финансовых рынков с использованием нейронных сетей Выполнила: Кокшарова А.А. ПНИПУ, ФПММ гр. ММЭм-12 Руководитель: к. ф.-м.н. Шумкова Д.Б.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КУРСОВ ВАЛЮТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Студент гр. Мт-47053А.С.Истомин Руководитель, доцент, к.т.н.В.В.Лавров Курсовой проект.
1 Главным содержанием нейросетевой технологии является создание электронных и программных аналогов естественных нейронных сетей и использование этих аналогов.
Нейронные сети (НС). Введение в НС. S Y Синапсы Аксон ВЫХОД ВХОДЫ Х1Х1 Х2Х2 ХnХn W1W1 W2W2 WnWn S= Y=F(S)
Автор: ст. Мелёхина Е.К. Руководитель: доц. Тышевич Б.Л. Кафедра автоматизации управления электротехническими комплексами Институт энергосбережения и энергоменеджмента.
Лекция 6 по дисциплине «Искусственный интеллект и нейросетевое управление» тема: «Обучение нейронных сетей» Мамонова Татьяна Егоровна
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДИФИЦИРОВАННОЙ НЕЙРОСЕТИ С СЕЛЕКЦИЕЙ СУЩЕСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ КОДОВ НА WEB-САЙТАХ Хакасский государственный университет им.
Динамические нейронные сети и их аттракторы Резник Александр Михайлович Институт проблем математических машин и систем НАН Украины отдел Нейротехнологий.
Разработка инструментария для создания нейронных сетей на мобильных платформах на примере iOS Золотухина Алина Манаев Дмитрий 445 группа Руководитель:
Одно из наиболее перспективных направлений разработки принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно связано.
Методика оптимизации портфеля ценных бумаг на основании нейросетевого прогнозирования Исполнитель: Воронова М.А. Руководитель: Плющ О.Б.
Система управления РТК Основная задача системы управления роботом – автоматизация деятельности человека-оператора. Составные части: Система технического.
Транксрипт:

Нейронные сети

Автор презентации: Фомичёв Роман Студент гр.Ф051 ФизФак КемГУ Живёт в Кировском Любит мороженое

Содержание Биологический нейрон Биологический нейрон Биологический нейрон Биологический нейрон Математическая модель Математическая модель Математическая модель Математическая модель Классификация искусственных НС Классификация искусственных НС Классификация искусственных НС Классификация искусственных НС Виды функций активации Виды функций активации Виды функций активации Виды функций активации Логические функции, реализуемые ИНС Логические функции, реализуемые ИНС Логические функции, реализуемые ИНС Логические функции, реализуемые ИНС Многослойный перцептрон Многослойный перцептрон Многослойный перцептрон Многослойный перцептрон Метод «окон» Метод «окон» Метод «окон» Метод «окон» Благодарности Благодарности Благодарности

Биологический нейрон

Математическая модель

Классификация ИНС Тип обучения/ тип связей С учителемБез учителя Без обратных связей Однослойные и многослойные перцептроны (аппроксимация функций, классификация, распознавание образов, прогнозирование) Соревновательные сети, карты Кохонена (сжатие данных, выделение признаков входных данных, анализ) С обратными связями Рекуррентные сети (предсказание временных рядов, обучение в режиме on-line) Сеть Хопфилда (ассоциативная память, кластеризация данных, оптимизация)

Виды функций активации

Логические функции, реализуемые ИНС

Многослойный перцептрон

Метод «окон»- один из методов получения оптимальной НС

ИСР нейросетей Наиболее удобной и практичной ИСР НС является математичес кий пакет «MatLab» и его приложение «Simulink» Наиболее удобной и практичной ИСР НС является математичес кий пакет «MatLab» и его приложение «Simulink»

Благодарности Безграничную благодарность выражаю своей маме, всем своим друзьям, своему коту «Путину», партии «Единая Россия», соседке бабе Маше, господу Богу, товарищу Сталину, а также всем, кто не оставил меня в столь тягостный для меня момент написания данной презентации. Немного Патриотизма…