Разделы презентаций


Использование нейросимулятора при определении внешнего вида ребенка по параметрам родителей

Содержание

Цель работы:Определить, насколько точно обучится нейросимулятор по заданным параметрам;Посмотреть, сможет ли нейросимулятор определить внешний вид ребенка по параметрам, не входящим в обучающую выборку

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Использование нейросимулятора при определении внешнего вида ребенка по параметрам родителей

Использование нейросимулятора при определении внешнего вида ребенка по параметрам родителей

Слайд 2Цель работы:
Определить, насколько точно обучится нейросимулятор по заданным параметрам;
Посмотреть, сможет

ли нейросимулятор определить внешний вид ребенка по параметрам, не входящим

в обучающую выборку
Цель работы:Определить, насколько точно обучится нейросимулятор по заданным параметрам;Посмотреть, сможет ли нейросимулятор определить внешний вид ребенка по

Слайд 3Теоретические основы
Нейросеть представляет собой набор специальных математических функций с множеством

параметров, которые настраиваются в процессе обучения на прошлых данных. В

основе нейронных сетей лежит поведенческий подход к решению задачи, сеть учится на примерах, подстраивая свои параметры при помощи специальных обучающих алгоритмов.
Теоретические основыНейросеть представляет собой набор специальных математических функций с множеством параметров, которые настраиваются в процессе обучения на

Слайд 4С практической точки зрения методика принятия решения обученной нейросети проста,

на входе задаются некоторые числовые данные, и нейросеть ищет похожие

в исторических данных, на которых она обучалась.
Как правило, нейронная сеть используется тогда, когда неизвестен точный вид связей между входами и выходами, если бы он был известен, то связь можно было бы моделировать непосредственно. Другая существенная особенность нейронных сетей состоит в том, что зависимость между входом и выходом находится в процессе обучения сети.

С практической точки зрения методика принятия решения обученной нейросети проста, на входе задаются некоторые числовые данные, и

Слайд 5Практическая часть
Для работы я выбрал готовый нейросимулятор:

Практическая частьДля работы я выбрал готовый нейросимулятор:

Слайд 6Основной принцип работы нейросимулятора
Основной принцип работы этого нейросимулятора: сигналы, поступающие

на входы Х1,-,Хn, умножаются на коэффициенты (веса, синапсы) соответствующие каждому

входу и определяют уровень возбуждения нейрона. Выходной сигнал получается пропусканием суммарного сигнала возбужденных нейронов скрытого слоя через нелинейную функцию.
Основной принцип работы нейросимулятораОсновной принцип работы этого нейросимулятора: сигналы, поступающие на входы Х1,-,Хn, умножаются на коэффициенты (веса,

Слайд 7Пример определения внешнего вида ребенка по параметрам родителей
На вход подавались

следующие статистические данные:
рост папы;
рост мамы;
цвет волос папы;
цвет

волос мамы;
цвет глаз папы;
цвет глаз мамы;
цвет кожи папы;
цвет кожи мамы;
вес папы;
вес мамы;
какой ребенок по счету.

Пример определения внешнего вида ребенка по параметрам родителейНа вход подавались следующие статистические данные:рост папы; рост мамы; цвет

Слайд 8Обучение
При проектировании персептронов необходимо понимать, что персептрон должен не только

правильно реагировать на примеры, на которых он обучен, но и

уметь обобщать приобретенные знания, т.е. правильно реагировать на примеры, которых в обучающей выборке не было
ОбучениеПри проектировании персептронов необходимо понимать, что персептрон должен не только правильно реагировать на примеры, на которых он

Слайд 9Кривые зависимости погрешностей обучения и обобщения от числа нейронов внутренних

слоев персептрона

Кривые зависимости погрешностей обучения и обобщения от числа нейронов внутренних слоев персептрона

Слайд 10Ошибка сети

Ошибка сети

Слайд 11Результаты обучения (на основе обучающей выборки)

Результаты нейросетевого моделирования роста

ребенка

Результаты обучения (на основе обучающей выборки) Результаты нейросетевого моделирования роста ребенка

Слайд 12
Результаты нейросетевого моделирования веса ребенка

Результаты нейросетевого моделирования веса ребенка

Слайд 13Из данных графиков видно, что наша сеть обучилась очень хорошо.

Она выдает результаты с минимальной ошибкой. Но нужно проверить, сможет

ли сеть определить рост, вес, цвет глаз, волос и кожи ребенка по неизвестным ему параметрам. Для этого воспользуемся тестируемой выборкой и продемонстрируем результат.
Из данных графиков видно, что наша сеть обучилась очень хорошо. Она выдает результаты с минимальной ошибкой. Но

Слайд 14Результаты тестируемой выборки определения роста ребенка

Результаты тестируемой выборки определения роста ребенка

Слайд 15Результаты тестируемой выборки определения веса ребенка

Результаты тестируемой выборки определения веса ребенка

Слайд 16Результаты
В результате обучения данным методом, предсказанные нейросетью значения по тестируемой

выборке сильно отличаются от реальных. Возможно это связано с тем,

что для прогнозирования такой задачи, как определения внешнего вида ребенка по параметрам родителей, требуется большее количество входных параметров, влияющих на ребенка. А также в дальнейшей работе над этой проблемой можно попробовать использовать более мощные нейросети и более подробное изучение данного вопроса.
РезультатыВ результате обучения данным методом, предсказанные нейросетью значения по тестируемой выборке сильно отличаются от реальных. Возможно это

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика