Лекции по информатике. Луковкин Сергей Борисович, к. ф. н. , доцент кафедры «Автоматика и вычислительная техника» МГТУ 2008 г. © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008
Лекция 12. Модель нейрона. Нейронные сети. • • • Модель нейрона; Функции активации; Персептрон; Топология НС; Задачи, решаемые с применением НС; © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 2
Основные сведения о НС человека. 1. Головной мозг состоит из 10 – 14 миллиардов нейронов 2. Спинной мозг содержит 13 миллионов нейронов. Дендриты Аксоны Синапсы Основная структурная единица НС – нейрон. Функции НС полностью определяются прохождением электрических импульсов по нейронам. Скорость нервного импульса 100 м /сек © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 3
Строение нейрона © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 4
Модель нейрона w 1 w 2 …. wn x 1 x 2 xn . . . S F(s) y b © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 тормозящая и возбуждающая связь 5
Функции активации: 1. 2. 3. 4. Пороговая (персептрон) Знаковая Сигмоидальная Гиперболический тангенс © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 6
Нейронные сети • НС – набор нейронов, соединённых между собой. • Передаточные функции фиксированные. Топология НС: • Полносвязные • Многослойные • Слабосвязные © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 7
Персептрон Розенблатта (F. Rosenblatt, 1957) © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 8
Свойства НС • Для любого алгоритма существует НС, которая может его реализовать; © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 9
НС могут использоваться при решении следующих задач: • Классификация (распознавание) образов; • Задача кластеризации; • Аппроксимация функций; • Прогнозирование; • Оптимизация. © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 10
Распознавание образов • Обучение: с учителем и без. Stop База данных ошибка мала пример Нейронная сеть расчёт ошибки ошибка велика корректировка весов НС © Луковкин С. Б. Лекции по информатике. МГТУ 2008 11
Скачать презентацию Лекции по информатике Луковкин Сергей Борисович к ф
Лекции_Информатика_2008(Нейрон)(Луковкин).ppt