алгоритм нейронной сети рыболовные
Это интересно!!!
алгоритм нейронной сети нн

алгоритм обучения нейронной сети

Самый известный вариант алгоритма обучения нейронной сети - так называемый алгоритм обратного распространения (back propagation; см. Patterson, 1996; Haykin

Смотрите также:
Алгоритмы обучения нейронных сетей. Алгоритм обучения без учителя. Примеры применения (Вариант 12) [ документ ]
Вороновкий Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности [ документ ]
Вороновкий Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности (текст) [ документ ]
Искусственная нейронная сеть [ документ ]
Нейрокомпьютеры [ документ ]
NeuroPro 0.25 [ документ ]
Neuro Office. Русская версия [ документ ]
Решение задачи распознавания образов с помощью нейронных сетей [ лабораторная работа ]
№2 [ документ ]
по сетям Петри [ лекция ]
Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных [ документ ]
Курейчик В.М. Генетические алгоритмы и их применение [ документ ] 1.doc
Содержание
Введение……………………………………………………………………3
Глава 1. Нейронные сети…………………………………………….…….5
1.1. Обучение нейронной сети………………………..……….……5
1.2. Методы ускорения обучения нейронной сети………………12
1.3. Области применения нейронных сетей………………………15
Глава 2. Создание и обучение нейронной сети…………………………19
2.1. Алгоритм обратного распространения ошибки…………..…19
2.2. Аппроксимация функции……………………………………..24
Заключение……………………………..………………………………..30
Список использованной литературы………….………………………..32
Введение
В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами:
Богатые возможности. Нейронные сети – исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости.
Простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.
Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейробиологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров.

Алгоритмы обучения нейронных сетей (326 kb.) Доступные файлы (1)

Области применения нейронных сетей весьма разнообразны — это распознавание текста и речи, семантический поиск, экспертные системы и системы поддержки принятия решений, предсказание курсов акций, системы безопасности, анализ текстов. В данной курсовой работе рассматривается пример использования нейронной сети для аппроксимации функции.
Цель работы – изучение алгоритмов обучения нейронных сетей.
Для достижения поставленной цели в работе поставлены следующие задачи:
Описать алгоритмы обучения нейронных сетей.
Рассмотреть методы ускорения обучения нейронной сети.
Изучить области применения нейронных сетей.
Рассмотреть алгоритм обратного распространения ошибки.
Реализовать алгоритм обратного распространения ошибки на примере аппроксимации функции.
Объектом исследования являются нейронные сети.
Предмет – алгоритмы обучения нейронной сети.
^ Практической значимостью работы является возможность использования обученных нейронных сетей для решения различных задач.
Структура работы и объем работы определяется целью и основными задачами исследования. Курсовая работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованной литературы. Текст работы изложен на 33 страницах текста.
Глава 1. Нейронные сети
1.1. Обучение нейронной сети
Искусственные нейронные сети, подобно биологическим, являются вычислительной системой с огромным числом параллельно функционирующих простых процессоров с множеством связей. Несмотря на то, что при построении таких сетей обычно делается ряд допущений и значительных упрощений, отличающих их от биологических аналогов, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу, — это обучение на основе опыта, обобщение, извлечение существенных данных из избыточной информации [11].
Нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от состояния окружающей их среды. После анализа входных сигналов (возможно, вместе с требуемыми выходными сигналами) они самонастраиваются и обучаются, чтобы обеспечить правильную реакцию. Обученная сеть может быть устойчивой к некоторым отклонениям входных данных, что позволяет ей правильно «видеть» образ, содержащий различные помехи и искажения [1].
В 50-х годах прошлого века группа исследователей объединила биологические и физиологические подходы и создала первые искусственные нейронные сети. Тогда казалось, что ключ к искусственному интеллекту найден. Но, хотя эти сети эффективно решали некоторые задачи из области искусственного зрения — предсказания погоды и анализа данных, иллюзии вскоре рассеялись. Сети были не в состоянии решать другие задачи, внешне похожие на те, с которыми они успешно справлялись. С этого времени начался период интенсивного анализа. Были построены теории, доказан ряд теорем. Но уже тогда стало понятно, что без привлечения серьезной математики рассчитывать на значительные успехи не следует.

4.2.2.1.Топология, обучение и алгоритм действий сети 23.  4.2.3.1.Этапы работы при анализе базы данных с использованием нейронной сети.

С 70-х годов в научных журналах стали появляться публикации, касающиеся искусственных нейронных сетей. Постепенно был сформирован хороший теоретический фундамент, на основе которого сегодня создается большинство сетей. В последние два десятилетия разработанная теория стала активно применяться для решения прикладных задач. Появились и фирмы, занимающиеся разработкой прикладного программного обеспечения для конструирования искусственных нейронных сетей. К тому же 90-е годы ознаменовались приходом искусственных нейронных сетей в бизнес, где они показали свою реальную эффективность при решении многих задач — от предсказания спроса на продукцию до анализа платежеспособности клиентов банка.
Для того чтобы нейронная сеть могла решать эти задачи, ее необходимо обучить. Способность к обучению является основным свойством мозга. Для искусственных нейронных сетей под обучением понимается процесс настройки архитектуры сети (структуры связей между нейронами) и весов синаптических связей (влияющих на сигналы коэффициентов) для эффективного решения поставленной задачи. Обычно обучение нейронной сети осуществляется на некоторой выборке. По мере процесса обучения, который происходит по некоторому алгоритму, сеть должна все лучше и лучше (правильнее) реагировать на входные сигналы.
Выделяют три парадигмы обучения: с учителем, самообучение (без учителя) и смешанная. В первом способе известны правильные ответы к каждому входному примеру, а веса подстраиваются так, чтобы минимизировать ошибку. Обучение без учителя позволяет распределить образцы по категориям за счет раскрытия внутренней структуры и природы данных. При смешанном обучении комбинируются два вышеизложенных подхода.
Обучить нейронную сеть – значит, сообщить ей, чего мы от нее добиваемся. Этот процесс очень похож на обучение ребенка алфавиту. Показав ребенку изображение буквы "А", мы спрашиваем его: "Какая это буква?" Если ответ неверен, мы сообщаем ребенку тот ответ, который мы хотели бы от него получить: "Это буква А". Ребенок запоминает этот пример вместе с верным ответом, то есть в его памяти происходят некоторые изменения в нужном направлении. Мы будем повторять процесс предъявления букв снова и снова до тех пор, когда все 33 буквы будут твердо запомнены. Такой процесс называют "обучение с учителем".
Рисунок 1. Процесс обучения нейронной сети
При обучении нейронной сети мы действуем совершенно аналогично (см. рисунок 1). У нас имеется некоторая база данных, содержащая примеры (набор изображений букв). Предъявляя изображение буквы "А" на вход нейронной сети, мы получаем от нее некоторый ответ, не обязательно верный. Нам известен и верный (желаемый) ответ – в данном случае нам хотелось бы, чтобы на выходе нейронной сети с меткой "А" уровень сигнала был максимален. Обычно в качестве желаемого выхода в задаче классификации берут набор (1, 0, 0, ...), где 1 стоит на выходе с меткой "А", а 0 - на всех остальных выходах. Вычисляя разность между желаемым ответом и реальным ответом сети, мы получаем 33 числа - вектор ошибки. Одну и ту же букву (а также различные изображения одной и той же буквы) мы можем предъявлять нейронной сети много раз. В этом смысле обучение скорее напоминает повторение упражнений в спорте – тренировку.
Оказывается, что после многократного предъявления примеров веса нейронной сети стабилизируются, причем нейронная сеть дает правильные ответы на все (или почти все) примеры из базы данных. В таком случае говорят, что "нейронная сеть выучила все примеры", "нейронная сеть обучена", или "нейронная сеть натренирована". В программных реализациях можно видеть, что в процессе обучения величина ошибки (сумма квадратов ошибок по всем выходам) постепенно уменьшается. Когда величина ошибки достигает нуля или приемлемого малого уровня, тренировку останавливают, а полученную нейронную сеть считают натренированной и готовой к применению на новых данных.
Важно отметить, что вся информация, которую нейронная сеть имеет о задаче, содержится в наборе примеров. Поэтому качество обучения нейронной сети напрямую зависит от количества примеров в обучающей выборке, а также от того, насколько полно эти примеры описывают данную задачу. Так, например, бессмысленно использовать нейронную сеть для предсказания финансового кризиса, если в обучающей выборке кризисов не представлено. Считается, что для полноценной тренировки нейронной сети требуется хотя бы несколько десятков (а лучше сотен) примеров.
Обучение нейронных сетей – сложный и наукоемкий процесс. Алгоритмы обучения нейронных сетей имеют различные параметры и настройки, для управления которыми требуется п

1.4 Сбор данных для нейронной сети. 2 Обучение. 2.1 Алгоритм обратного распространения.


Этот алгоритм определяет два «потока» в сети.  Активность пятого элемента и в то же время вывод нейронной сети равен20 декабря 2014

1.3.6. Алгоритм настройки нейронной сети. Ниже приведен алгоритм настройки многослойной нейронной сети с использованием backpropagation-правила обучения.


Рассмотрим процесс обучения нейронной сети с использованием алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation).


Алгоритм нейронной сети РНД относится к классу сетей с динамической архитектурой24 октября 2015

Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. wikipedia.


Алгоритм решения задач с помощью нейронных сетей.  · Выбрать, что будет на выходе нейронной сети, то есть определить выходные переменные.


Алгоритм 2 – параллельный алгоритм обучения сверточной нейронной сети Шаг 1. Вычисление выходов X 0 начального слоя.

Посмотрите еще в сторону Нейронной сети Хопфилда.  Есть ли алгоритмы нейронных сетей с переменным числом входящих каналов?


Простым языком, с азов, даны нейронные сети и алгоритмы с ними, основную часть которых можно реализовать на обычном PC.


Пример программы нейронной сети с исходным кодом на с++.  Описание алгоритм компьютерного составления кроссвордов.

Аналогично - и для других конструктивных алгоритмов (и сети адаптивного резонанса, и растущий нейронный газ, и ). В общем, при таких алгоритмах


Весам нейронной сети присваиваются случайные числа от -0.45 до 0.45. Затем на четырех примерах прогоняется алгоритм обратного распространения ошибки в


Для того, чтобы нейронная сети была способна выполнить поставленную задачу, ее необходимо обучить (см. рис. 1). Различают алгоритмы обучения с учителем и без

Искусственная нейронная сеть (ИНС) – сеть, состоящая из искусственных нейронов. ИНС – предмет исследования нейроинформатики и одна из веток изучения и моделирования искусственного интеллекта.


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43