ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Содержание

1. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
2. Общие сведения о нейронных сетяхИскусственная нейронная сеть
3. Искусственный нейрон
4. Пример простой нейронной сетиЗелёный цвет – входные
5. Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного
6. Схема перехода к модели нейрона
7. Искусственные нейронные сети - результат перехода
8. Схема перехода к модели нейронной сети
9. Классификация нейронных сетейПерсептрон – математическая или компьютерная
10. Слайд 10
11. Классификация нейронных сетейСвёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное распознавание изображений.
12. Классификация нейронных сетейСвёрточная нейронная сеть
13. Классификация нейронных сетейРекуррентные нейронные сети – вид
14. Преимущества нейронных сетейУстойчивость к шумам входных данных;Адаптация к изменениямОтказоустойчивость Сверхвысокое быстродействие
15. Недостатки нейронных сетейНеточный ответ (всегда приблизительный);Принятие решений в несколько этапов;Вычислительные задачи.
16. Применение нейронных сетей в бтсНейронные сети для
17. Скачать презентанцию

Общие сведения о нейронных сетяхИскусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая модель, а так же её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных

Главная
Разное
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Слайд 2Общие сведения о нейронных сетях
Искусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая

модель, а так же её программное или аппаратное воплощение, построенная

по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.
ИНС – система, соединённых и взаимодействующих между собой простых искусственных нейронов.

Общие сведения о нейронных сетяхИскусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая модель, а так же её программное или

Слайд 3Искусственный нейрон

Слайд 4Пример простой нейронной сети
Зелёный цвет – входные нейроны;
голубой –

скрытые нейроны;
желтый – выходные нейроны.

Слайд 5Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозга
Мозг – сложнейшая

биологическая нейронная сеть, которая принимает информацию от органов чувств и

состоит из совокупности нейронов.
Биологический нейрон – чрезвычайно сложная система. Нейрон, помимо обработки сигнала, способен выполнять ряд других функций, поддерживающих его жизнь.

Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозгаМозг – сложнейшая биологическая нейронная сеть, которая принимает информацию от

Слайд 6Схема перехода к модели нейрона

Слайд 7Искусственные нейронные сети - результат перехода от сложных биологических

нейронных сетей до простых структурных моделей, которые выполняют функции обмена

и обработки сигналов с меньшим количеством нейронов.

Искусственные нейронные сети - результат перехода от сложных биологических нейронных сетей до простых структурных моделей, которые

Слайд 8Схема перехода к модели нейронной сети

Слайд 9Классификация нейронных сетей
Персептрон – математическая или компьютерная модель восприятия информации

мозгом. Персептрон позволяет создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и

необходимой реакцией на выходе.

Классификация нейронных сетейПерсептрон – математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом. Персептрон позволяет создать набор «ассоциаций» между

Слайд 10

Слайд 11Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных нейронных

сетей, нацеленная на эффективное распознавание изображений.

Классификация нейронных сетейСвёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное распознавание изображений.

Слайд 12Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть

Слайд 13Классификация нейронных сетей
Рекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, в

которых связи между элементами образуют направленную последовательность.
Рекуррентные нейронные

сети могут использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины.
Развертка рекуррентной нейронной сети:

Классификация нейронных сетейРекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность.

Слайд 14Преимущества нейронных сетей
Устойчивость к шумам входных данных;
Адаптация к изменениям
Отказоустойчивость
Сверхвысокое

быстродействие

Преимущества нейронных сетейУстойчивость к шумам входных данных;Адаптация к изменениямОтказоустойчивость Сверхвысокое быстродействие

Слайд 15Недостатки нейронных сетей
Неточный ответ (всегда приблизительный);
Принятие решений в несколько этапов;
Вычислительные

задачи.

Слайд 16Применение нейронных сетей в бтс
Нейронные сети для диагностических систем.
Применение нейросетей

в кардиодиагностике: диагностика инфаркта миокарда.
Прогнозирование нахождения пациента в палате интенсивной

терапии.
Применение нейросетей в диагностике онкологических заболеваний: диагностика рака молочной железы, рака кожи.

Применение нейронных сетей в бтсНейронные сети для диагностических систем.Применение нейросетей в кардиодиагностике: диагностика инфаркта миокарда.Прогнозирование нахождения пациента

Скачать презентацию

Разделы презентаций

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Слайд 2Общие сведения о нейронных сетях
Искусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая

модель, а так же её программное или аппаратное воплощение, построенная

Слайд 3Искусственный нейрон

Слайд 4Пример простой нейронной сети
Зелёный цвет – входные нейроны;
голубой –

скрытые нейроны;
желтый – выходные нейроны.

Слайд 5Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозга
Мозг – сложнейшая

биологическая нейронная сеть, которая принимает информацию от органов чувств и

Слайд 6Схема перехода к модели нейрона

Слайд 7Искусственные нейронные сети - результат перехода от сложных биологических

нейронных сетей до простых структурных моделей, которые выполняют функции обмена

Слайд 8Схема перехода к модели нейронной сети

Слайд 9Классификация нейронных сетей
Персептрон – математическая или компьютерная модель восприятия информации

мозгом. Персептрон позволяет создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и

Слайд 10

Слайд 11Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных нейронных

сетей, нацеленная на эффективное распознавание изображений.

Слайд 12Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть

Слайд 13Классификация нейронных сетей
Рекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, в

которых связи между элементами образуют направленную последовательность.
Рекуррентные нейронные

Слайд 14Преимущества нейронных сетей
Устойчивость к шумам входных данных;
Адаптация к изменениям
Отказоустойчивость
Сверхвысокое

быстродействие

Слайд 15Недостатки нейронных сетей
Неточный ответ (всегда приблизительный);
Принятие решений в несколько этапов;
Вычислительные

задачи.

Слайд 16Применение нейронных сетей в бтс
Нейронные сети для диагностических систем.
Применение нейросетей

в кардиодиагностике: диагностика инфаркта миокарда.
Прогнозирование нахождения пациента в палате интенсивной

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Разделы презентаций

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Слайд 2Общие сведения о нейронных сетяхИскусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая

модель, а так же её программное или аппаратное воплощение, построенная

Слайд 3Искусственный нейрон

Слайд 4Пример простой нейронной сетиЗелёный цвет – входные нейроны; голубой –

скрытые нейроны; желтый – выходные нейроны.

Слайд 5Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозгаМозг – сложнейшая

биологическая нейронная сеть, которая принимает информацию от органов чувств и

Слайд 6Схема перехода к модели нейрона

Слайд 7Искусственные нейронные сети - результат перехода от сложных биологических

нейронных сетей до простых структурных моделей, которые выполняют функции обмена

Слайд 8Схема перехода к модели нейронной сети

Слайд 9Классификация нейронных сетейПерсептрон – математическая или компьютерная модель восприятия информации

мозгом. Персептрон позволяет создать набор «ассоциаций» между входными стимулами и

Слайд 10

Слайд 11Классификация нейронных сетейСвёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных нейронных

сетей, нацеленная на эффективное распознавание изображений.

Слайд 12Классификация нейронных сетейСвёрточная нейронная сеть

Слайд 13Классификация нейронных сетейРекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, в

которых связи между элементами образуют направленную последовательность. Рекуррентные нейронные

Слайд 14Преимущества нейронных сетейУстойчивость к шумам входных данных;Адаптация к изменениямОтказоустойчивость Сверхвысокое

быстродействие

Слайд 15Недостатки нейронных сетейНеточный ответ (всегда приблизительный);Принятие решений в несколько этапов;Вычислительные

задачи.

Слайд 16Применение нейронных сетей в бтсНейронные сети для диагностических систем.Применение нейросетей

в кардиодиагностике: диагностика инфаркта миокарда.Прогнозирование нахождения пациента в палате интенсивной

Похожие презентации

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Слайд 2Общие сведения о нейронных сетях
Искусственная нейронная сеть (ИНС) – математическая

Слайд 4Пример простой нейронной сети
Зелёный цвет – входные нейроны;
голубой –

скрытые нейроны;
желтый – выходные нейроны.

Слайд 5Сравнение искусственных нейронов с биологическими нейронами головного мозга
Мозг – сложнейшая

Слайд 9Классификация нейронных сетей
Персептрон – математическая или компьютерная модель восприятия информации

Слайд 11Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть – специальна архитектура искусственных нейронных

Слайд 12Классификация нейронных сетей
Свёрточная нейронная сеть

Слайд 13Классификация нейронных сетей
Рекуррентные нейронные сети – вид нейронных сетей, в

которых связи между элементами образуют направленную последовательность.
Рекуррентные нейронные

Слайд 14Преимущества нейронных сетей
Устойчивость к шумам входных данных;
Адаптация к изменениям
Отказоустойчивость
Сверхвысокое

Слайд 15Недостатки нейронных сетей
Неточный ответ (всегда приблизительный);
Принятие решений в несколько этапов;
Вычислительные

Слайд 16Применение нейронных сетей в бтс
Нейронные сети для диагностических систем.
Применение нейросетей

в кардиодиагностике: диагностика инфаркта миокарда.
Прогнозирование нахождения пациента в палате интенсивной