Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Топ:
Проблема типологии научных революций: Глобальные научные революции и типы научной рациональности...
Теоретическая значимость работы: Описание теоретической значимости (ценности) результатов исследования должно присутствовать во введении...
Интересное:
Влияние предпринимательской среды на эффективное функционирование предприятия: Предпринимательская среда – это совокупность внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на функционирование фирмы...
Мероприятия для защиты от морозного пучения грунтов: Инженерная защита от морозного (криогенного) пучения грунтов необходима для легких малоэтажных зданий и других сооружений...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Дисциплины:
2018-01-13 | 402 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
ИИ - способность компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектом, если бы исходили от человека. В настоящее время выделяют 2 подхода к ИИ:
-экспертные системы
-нейронные сети
нейронные сети – самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеческого мозга.
Несмотря на большое разнообразие вариантов нейронных сетей, все они имеют общие черты. Так, все они, так же, как и мозг человека, состоят из большого числа связанных между собой однотипных элементов – нейронов, которые имитируют нейроны головного мозга. На рис. 1 показана схема нейрона.
искусственный нейрон, так же, как и живой, состоит из синапсов, связывающих входы нейрона с ядром; ядра нейрона, которое осуществляет обработку входных сигналов и аксона, который связывает нейрон с нейронами следующего слоя. Каждый синапс имеет вес, который определяет, насколько соответствующий вход нейрона влияет на его состояние. Состояние нейрона определяется по формуле
(1) |
где n – число входов нейрона
xi – значение i-го входа нейрона
wi – вес i-го синапса
Затем определяется значение аксона нейрона по формуле
Y = f(S) | (2) |
Где f – некоторая функция, которая называется активационной. Наиболее часто в качестве активационной функции используется так называемый сигмоид, который имеет следующий вид:
(3) |
Основное достоинство этой функции в том, что она дифференцируема на всей оси абсцисс и имеет очень простую производную:
(4) |
При уменьшении параметра a сигмоид становится более пологим, вырождаясь в горизонтальную линию на уровне 0,5 при a=0. При увеличении a сигмоид все больше приближается к функции единичного скачка.
Структура нейронной сети
|
Нейронные сети (НС) представляют собой вычислительные структуры, моделирующие простые биологические процессы, аналогичные процессам, происходящим в человеческом мозге. НС – это распределенные и параллельные системы, способные к адаптивному обучению путем реакции на положительные и отрицательные воздействия. В основе построения НС лежит элементарный преобразователь, называемый искусственным нейроном или просто нейроном по аналогии с его биологическим прототипом.
Структуру нейросети можно описать следующим образом. Нейросеть состоит из нескольких слоев: входной, внутренние (скрытые) и выходной слои. Входной слой реализует связь с входными данными, выходной – с выходными. Внутренних слоев может быть от одного и больше. В каждом слое содержится несколько нейронов.
Между нейронами есть связи, числовые характеристика которых называются весами.
37.Характеристика этапов работы с нейронной сетью (на примере аналитического пакета Deductor).
· Формирование файла, содержащего данные для обучения сети.
· Определение входных и выходных полей.
· Нормализация значения входных и выходных полей.
· Настройка обучающей выборки - выделение обучающей и тестовой части.
· Настройка сети – выбор количество слоев, выбор количества нейронов в слоях, задание характеристик нейронов, выбор алгоритма обучения.
· Обучение нейросети.
· Использование нейросети.
Настройка назначения полей.
В самом начале работы с нейросетью нужно определиться, что является ее входами, а что – выходами. Предполагается, что у нас уже есть таблица с обучающей выборкой.
|
|
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!