Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Интеллектуальные системы.(Искусственные нейронные сети)

Содержание

Интеллектуальная системаЭто  техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими.АТПП-08
Интеллектуальные системы. (Искусственные нейронные сети)ВыполнилСтудент гр. АТПП-08Шиляев ДенисАТПП-08 Интеллектуальная системаЭто  техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими.АТПП-08 Возможности интеллектуальных системсвязь с пользователями с помощью понимания естественного языка, изображений и Виды интеллектуальных системПо алгоритму вычислений :нейронные сети;деревья решений;нечеткая логика;генетические алгоритмы;эволюционное программирование;И др.АТПП-08Остановимся подробнее на нейронных сетях Искусственные нейронные сети Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только Области применения нейронных сетейАТПП-08МедицинаСвязьИнтернетАвтоматизация производств       И д.р… Классификация нейронных сетейАТПП-08Рассмотрим подробнее нейронные сети прямого действия Структура и принципы работы нейронной сети АТПП-08 φ – множество сигналов, поступающих АТПП-08Структура и принципы работы нейронной сети  nφ – размерность вектора входов Обучение нейронной сети АТПП-08 М – число примеров в обучающем множестве; d АТПП-08Обучение нейронной сети  – коэффициент обучения, определяющий скорость обучения Нейросетевые системы управленияАТПП-08Рисунок 1Рисунок 2 Пример простой нейронной сетиАТПП-08             Спасибо за внимание!АТПП-08
Слайды презентации

Слайд 2 Интеллектуальная система
Это  техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно

Интеллектуальная системаЭто  техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими.АТПП-08

считающиеся творческими.

АТПП-08


Слайд 3 Возможности интеллектуальных систем
связь с пользователями с помощью понимания

Возможности интеллектуальных системсвязь с пользователями с помощью понимания естественного языка, изображений

естественного языка, изображений и знаков;
координирование принятия решений, планирования и

действия;
обучение на предыдущем опыте и адаптация поведения.


АТПП-08


Слайд 4 Виды интеллектуальных систем
По алгоритму вычислений :
нейронные сети;
деревья решений;
нечеткая

Виды интеллектуальных системПо алгоритму вычислений :нейронные сети;деревья решений;нечеткая логика;генетические алгоритмы;эволюционное программирование;И др.АТПП-08Остановимся подробнее на нейронных сетях

логика;
генетические алгоритмы;
эволюционное программирование;
И др.


АТПП-08

Остановимся подробнее на нейронных сетях


Слайд 5 Искусственные нейронные сети
Нейросеть – это обучаемая система. Она

Искусственные нейронные сети Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не

действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и

формулами, но и на основании прошлого опыта


АТПП-08


Слайд 6 Области применения нейронных сетей

АТПП-08

Медицина
Связь
Интернет
Автоматизация производств

Области применения нейронных сетейАТПП-08МедицинаСвязьИнтернетАвтоматизация производств    И д.р…

И д.р…


Слайд 7 Классификация нейронных сетей

АТПП-08

Рассмотрим подробнее нейронные сети прямого действия

Классификация нейронных сетейАТПП-08Рассмотрим подробнее нейронные сети прямого действия

Слайд 8 Структура и принципы работы нейронной сети

АТПП-08

φ –

Структура и принципы работы нейронной сети АТПП-08 φ – множество сигналов,

множество сигналов, поступающих на вход нейрона,
wi – весовые коэффициенты

нейрона.

n – размерность вектора входов,
w0 – «нейронное смещение», вводимое для инициализации сети, - подключается к неизменяемому входу +1,
F – активационная функция нейрона.


Слайд 9
АТПП-08

Структура и принципы работы нейронной сети
nφ –

АТПП-08Структура и принципы работы нейронной сети nφ – размерность вектора входов

размерность вектора входов φ нейронной сети;
nh – число

нейронов в скрытом слое;
θ – вектор настраиваемых параметров нейронной сети, включающий весовые коэффициениы и нейронные смещения (wji, Wij)
f j(x) – активационная функция нейронов скрытого слоя;
Fi(x) – активационная функция нейронов выходного слоя.

Слайд 10 Обучение нейронной сети

АТПП-08

М – число примеров в

Обучение нейронной сети АТПП-08 М – число примеров в обучающем множестве;

обучающем множестве;
d – требуемый выходной сигнал;
y –

полученный выходной сигнал.

Слайд 11
АТПП-08

Обучение нейронной сети
 – коэффициент обучения, определяющий скорость

АТПП-08Обучение нейронной сети  – коэффициент обучения, определяющий скорость обучения

обучения


Слайд 12 Нейросетевые системы управления

АТПП-08

Рисунок 1
Рисунок 2

Нейросетевые системы управленияАТПП-08Рисунок 1Рисунок 2

Слайд 13 Пример простой нейронной сети

АТПП-08

 
 
 
 
 

 
 
 
 
 

Пример простой нейронной сетиАТПП-08           

  • Имя файла: intellektualnye-sistemyiskusstvennye-neyronnye-seti.pptx
  • Количество просмотров: 131
  • Количество скачиваний: 0