Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Искусственные нейронные сети
Содержание
- 1. Искусственные нейронные сети
- 2. Все мы немного муравейники (а может и много)
- 3. Нейронная сеть – это ФОРМУЛА!
- 4. Биологический и искусственный нейронБиологический нейронБазовый искусственный нейрон
- 5. Передаточные функцииа) пороговая функция единичного скачка; б)
- 6. Объединение нейронов в сетиМногослойный персептрон
- 7. Итерационное обучение, или обучение с УЧИТЕЛЕМАООбучениеОтвет после обученияРасчет ошибкиКорректировка
- 8. Алгоритм обратного распространения ошибкиОсновной принцип обучения: если
- 9. Персептрон может ВСЕ! (ну, или почти…)Распознавание текстаРасчет загрязнения атмосферыПрогноз финансовых рынковРаспознавание речи
- 10. Сети для специальных задач: кластеризация Кластеризация,или «разложи все по кучкам» Несгруппированные объекты
- 11. Самообучающиеся нейронные сети: сеть КохоненаСети для
- 12. Алгоритм самообучения или «победитель получает все»Определение
- 13. Раскраска сетей Кохонена, или а оно мне
- 14. Рекуррентные нейронные сети Рекурсия – см. «рекурсия»
- 15. Обучение сети Хопфилда, или мгновенное обучениеОбучение сети Хопфилда:S1=(+1;-1;+1;+1;+1;+1;+1;-1;+1)S2=(+1;+1;+1;-1;+1;-1;-1;+1;-1)Сети для специальных задач: распознавание образов
- 16. Свёрточные нейронные сети, или не так страшен
- 17. Что и во что мы сворачиваем?Схема свертки
- 18. Обучение сверточной сети (а если я не знаю, что ищу?)Представление сверточной сети в виде персептрона.
- 19. Примеры работы сверточной сети, или от сложного к простомуСети для специальных задач: распознавание образов
- 20. Для тех, кто умеет читать (и гуглить)
- 21. Для тех, кто умеет открывать ссылки на
- 22. Для тех, кто умеет программировать, или где
- 23. Продолжение следует….Встретимся в магистратуре….
- 24. Скачать презентанцию
Все мы немного муравейники (а может и много)
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Краткий обзор
Искусственные нейронные сети
Новикова Светлана Владимировна
Доктор технических наук, профессор
Кафедра Прикладной
математики и информатики
Слайд 5Передаточные функции
а) пороговая функция единичного скачка; б) линейный порог (с
насыщением);
в) гиперболический тангенс;
г) сигмоида
Слайд 7Итерационное обучение,
или обучение с УЧИТЕЛЕМ
АО
Обучение
Ответ после обучения
Расчет ошибки
Корректировка
Слайд 8Алгоритм обратного распространения ошибки
Основной принцип обучения: если сеть дает неправильный
ответ, то веса корректируют так, чтобы уменьшить ошибку.
Слайд 9Персептрон может ВСЕ!
(ну, или почти…)
Распознавание текста
Расчет загрязнения атмосферы
Прогноз финансовых рынков
Распознавание
речи
Слайд 10Сети для специальных задач: кластеризация
Кластеризация,
или «разложи все по кучкам»
Несгруппированные
объекты
Слайд 11Самообучающиеся нейронные
сети: сеть Кохонена
Сети для специальных задач: кластеризация
Сеть обучается
самостоятельно, настраивая собственные веса под закономерности в данных по специальной
формуле.
Слайд 12Алгоритм самообучения
или «победитель получает все»
Определение
нейрона-победителя:
Настройка весов нейрона-победителя
и его
соседей:
Сети для специальных задач: кластеризация
Слайд 13Раскраска сетей Кохонена,
или а оно мне надо?
Пример анализа деятельности банков
Принцип
раскраски – малым значениям соответствуют оттенки синего, большим – красного.
Сети
для специальных задач: кластеризация
Слайд 14Рекуррентные нейронные сети
Рекурсия – см. «рекурсия»
Образ-эталон для запоминания в сети
Хопфилда:
Искаженный образ, предъявляемый для распознавания:
Сети для специальных задач: распознавание образов
Слайд 15Обучение сети Хопфилда,
или мгновенное обучение
Обучение сети Хопфилда:
S1=(+1;-1;+1;+1;+1;+1;+1;-1;+1)
S2=(+1;+1;+1;-1;+1;-1;-1;+1;-1)
Сети для специальных задач:
распознавание образов
Слайд 16Свёрточные нейронные сети,
или не так страшен чёрт…
Сети для специальных задач:
распознавание образов
Исходное изображение
в виде матрицы пикселей
Слой свёртки
Слой уплотнения
Многослойный
персептрон
Слайд 17Что и во что мы сворачиваем?
Схема свертки фрагмента изображения
в
единственный нейрон сверточного слоя.
Сети для специальных задач: распознавание образов
Задание ядра свертки для примитива «кривая линия» размерности 5х5.
6600
Слайд 18Обучение сверточной сети
(а если я не знаю, что ищу?)
Представление сверточной
сети в виде персептрона.
Слайд 19Примеры работы сверточной сети,
или от сложного к простому
Сети для специальных
задач: распознавание образов
Слайд 20Для тех, кто умеет читать
(и гуглить)
Круглов В.В., Борисов В.В.
Искуственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е изд., М: Горячая
линия – Телеком, 2002. С.382.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.
Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д.Рудиского. – 2-е изд., стереотип. – М.: Горячая линия – Телеком, 2013. – 384 с.
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. : Пер. с англ – М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.: - Парал. тит. англ.
С. Николенко, А.Кадурин, Е.Архангельская. Глубокое обучение. – СПб.: Питер, 2018.-480 с.: ил – (Серия «Библиотека программиста»).
Слайд 21Для тех, кто умеет открывать ссылки на хабре
и не только
Алгоритм
обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки. https://habrahabr.ru/post/198268/
Нейронные сети.
Самоорганизующиеся карты Кохонена. https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/180?page=3Видеоурок «Самоорганизующаяся карта Кохонена» https://www.youtube.com/watch?v=KuJTnLHeVU8
Глубокое обучение для новичков: тонкая настройка нейронной сети. https://habr.com/company/wunderfund/blog/315476/
Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей. https://habr.com/company/wunderfund/blog/314872/
Сверточная нейронная сеть: обучение алгоритмом обратного распространения ошибки. https://habr.com/post/348028/
Слайд 22Для тех, кто умеет программировать,
или где создать свою нейросеть:
Пакеты для
моделирования:
Deductor
MatLab
Statistica
Языки программирования с нейросетевыми библиотеками:
Python
Keras
TensorFlow
C++
OpenNN
TensorFlow
