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).
Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть
або зареєструйтесь.
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
Маєш корисні навчальні матеріали, які припадають пилом на твоєму комп'ютері? Розрахункові, лабораторні, практичні чи контрольні роботи — завантажуй їх прямо зараз і одразу отримуй бали на свій рахунок! Заархівуй всі файли в один .zip (до 100 МБ) або завантажуй кожен файл окремо. Внесок у спільноту – це легкий спосіб допомогти іншим та отримати додаткові можливості на сайті. Твої старі роботи можуть приносити тобі нові нагороди!