Slide 1

Нейронные сети


Slide 2

Автор презентации:

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


Slide 3

Содержание

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


Slide 4

Биологический нейрон


Slide 5

Математическая модель


Slide 6

Классификация ИНС
Тип обучения/
тип связей

Без
обратных
связей

С обратными
связями

С учителем

Без учителя

Однослойные и многослойные
перцептроны
(аппроксимация функций,
классификация,
распознавание образов,
прогнозирование)

Соревновательные сети,
карты Кохонена
(сжатие данных,
выделение признаков
входных данных,
анализ)

Рекуррентные сети
(предсказание временных
рядов, обучение в режиме
on-line)

Сеть Хопфилда
(ассоциативная
память,
кластеризация
данных, оптимизация)


Slide 7

Виды функций активации


Slide 8

Виды функций активации


Slide 9

Логические функции,
реализуемые ИНС


Slide 10

Многослойный перцептрон


Slide 11

Метод «окон»один из методов получения
оптимальной НС


Slide 12

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


Slide 13

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…