Нейронні мережі.

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Електронні обчислювальні машини

Інформація про роботу

Рік:
2015
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Організація інтелектуальних обчислень
Група:
КІ-4

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

Міністерство освіти і науки України Національний університет „Львівська політехніка” Кафедра електронних обчислювальних машин Звіт про виконання лабораторної роботи № 1 з курсу „ Організація інтелектуальних обчислень ” Тема: Нейронні мережі Виконав: ст. гр. КІ-4 Львів – 2006 Мета роботи: Ознайомитися із структурою штучних нейронних мереж, дослідити роботу програми Neural Network Wizard по начванню нейронної мережі. Теоретична частина Нейронні мережі – це самонавчальні системи, імітуючі діяльність людського мозку. Розглянемо докладніше структуру штучних нейронних мереж (ШНМ) і їхнє застосування в конкретних задачах. Незважаючи на велику розмаїтість варіантів нейронних мереж усі вони мають загальні риси. Так усі вони, також як і мозок людини, складаються з великого числа однотипних елементів – нейронів імітуючих нейрони головного мозку і зв'язані між собою. На рис.1. показана схема нейрона  EMBED PBrush  З рис.1. видно, що штучний нейрон, так само як і живий, складається із синапсів, що зв'язують входи нейрона з ядром, ядра нейрона, яке здійснює обробку вхідних сигналів і аксона, що зв'язує нейрон з нейронами наступного шару. Кожен синапс має вагу, яка визначає наскільки відповідний вхід нейрона впливає на його стан. Стан нейрона визначається за формулою: де n - число входів нейрону, xi – значення i-го входу нейрона, wi – вага i-го синапсу Потім визначається значення аксона нейрона за формулою: де f - деяка функція, що називається активаційною. Виконання роботи Множина вхідних даних для навчання нейтронної мережі. result обчислюється за наступною формулою: result = 10*x / (3+y).
Антиботан аватар за замовчуванням

2015

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Нічого не вибрано
0%

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!