Многослойные нейронные сети реферат

04.10.2019 Никанор DEFAULT 0 comments

Если данных достаточное количество, уберите из рассмотрения наблюдения с пропущенными значениями. Если Вы хотите определить результаты лотереи, тираж которой состоится через неделю, зная свой размер обуви, то едва ли это получится, поскольку эти вещи не связаны друг с другом. В Украине проблемами распознавания образов занимаются во многих университетах: в Харьковском национальном университете радиоэлектроники [ 22 , 23 , 24 ], Национальном техническом университете ХПИ [ 25 ], Харьковском университете воздушных сил [ 26 ], Винницком национальном техническом университете [ 27 ], а также в Черниговском государственном технологическом университете [ 28 ] и др. Как следствие, существование нейронной сети непосредственно связано с контекстной информацией. Неокогнитрон изображен состоит из слоев, слои состоят из набора плоскостей и плоскости состоят из узлов. Искусственные нейронные сети в настоящее время становятся эффективным инструментом для решения сложных задач распознавания образов, управления, прогнозирования и т.

Из приведенной структуры видно, что размер первого слоя совпадает с размером входного образа U 0 и к последнему слою размеры плоскостей уменьшаются. В последнем слое в каждой плоскости находится только по одному нейрону.

В этой формуле учитываются выходные сигналы тормозящей плоскостикоторые вычисляются по следующей формуле:. На теоретико-множественном уровне параметрическую модель многослойного неокогнитрона NC NeoCognitron можно представить в виде кортежа:.

В слоях S и C каждого модуля неокогнитрона имеются тормозящие нейроны, которые в кортеже описываются параметрами.

Контролируемое обучение нейросети можно рассматривать как решение оптимизационной задачи. В пакете ST Neural Networks имеются возможности преобразовывать как двух-, так и многозначные номинальные переменные для последующего использования в нейронной сети. Кроме того, мы знаем, что выходы сети должны находиться в определенных границах. Здесь смоделировано вероятностное распределение нейронов, обнаруженное в мозге.

Это постоянные коэффициенты тормозящего входа для всех нейронов соответственно слоёв S и С модуля l. Функции активации базовых нейронов обозначены как иа функции активации тормозящих нейронов —.

Параметрическая модель и многослойная структура неокогнитрона с последовательными связями позволяет в явном виде получить функциональную зависимость выходных сигналов Y нейросети от её входных сигналов Х :. Для обучения данной нейросети используется стратегия обучения без учителя. Для этого используется сложная схема выбора представителя — нейрона, показавшего наибольший многослойные нейронные сигнал. Эта схема подробно описана в статье [ 1 ] в разделе 4. В результате сети реферат весовые коэффициенты настраиваются таким образом, чтобы выделять характерные признаки входного образа.

Процесс распознавания можно продемонстрировать на примере распознавания простейших графических примитивов вертикаль, горизонталь, диагональ. Рисунок 2 — Процесс распознавания входных образов сети реферат 15 кадров, 7 циклов повторения, килобайт. На рисунке 2 представлена упрощенная модель неокогнитрона: — входной слой, — плоскость с тормозящими нейронами, — S-слой, состоящий история лечебной физкультуры плоскостей S-нейронов, — C-слой, состоящий из плоскостей C-нейронов.

На вход нейросети поочередно подаются образы, на которые реагируют разные плоскости нейронов. В самом начале работы ошибка сети на обучающем и контрольном множестве будет одинаковой если они существенно отличаются, то, вероятно, разбиение всех наблюдений на два множества было неоднородно. По мере того, как сеть обучается, ошибка обучения, естественно, убывает, и, пока обучение уменьшает действительную функцию ошибокошибка на контрольном множестве также будет убывать.

Если же контрольная ошибка перестала убывать или даже стала расти, это указывает на то, что сеть начала слишком близко аппроксимировать данные и обучение следует остановить в пакете ST Neural Networks можно задать автоматическую остановку обучения при появлении эффекта переобучения. Это явление чересчур точной аппроксимации в процессе обучения и называется переобучением.

Если же сеть, наоборот, была взята недостаточно богатой для того, чтобы моделировать имеющуюся сети реферат, то переобучения, скорее всего, не произойдет, и обе ошибки - обучения и проверки - не достигнут достаточного уровня малости.

Описанные проблемы с локальными минимумами и выбором размера сети приводят к тому, что при практической работе с нейронными сетямикак правило, приходится экспериментировать с большим числом различных сетей, порой обучая каждую из них по нескольку раз чтобы не быть введенным в заблуждение локальными минимумами и сравнивая полученные результаты.

  • Схемы здесь немного различаются для случаев бинарного и 1-из-N представлений:.
  • Для начала имеет смысл включить все переменные, которые, по Вашему мнению, могут влиять на результат - на последующих этапах мы сократим это множество.
  • Перед тем, как начинать процесс обучения нейронной сети, необходимо присвоить весам начальные значения.
  • С каждой новой эпохой скорость обучения и размер окрестности уменьшаются, тем самым внутри участков карты выявляются все более тонкие различия, что в конце концов приводит к тонкой настройке каждого нейрона.
  • Нейронная сеть служит "прослойкой"между пре- и пост-процессированием, и результат выдается в нужном виде например, в задаче классификации выдается название выходного класса.

Главным показателем качества результата является здесь контрольная ошибка. При этом, в соответствии с общенаучным принципом, согласно которому при прочих равных следует предпочесть более простую модель, из двух сетей с приблизительно равными ошибками контроля имеет смысл выбрать ту, которая меньше.

Курсовая работа сущность и функции рынкаРеферат история появления логарифмов
Лизинг как метод финансирования курсовая работаРеферат освещение на производстве
Отрицательное значение химии в жизни человека докладКурсовая работа формирование у младших школьников
Детали машин курсовой проект редукторБазаров герой своего времени доклад
Философия древнего китая и древней индии рефератЭссе почему решила стать врачом

На роль информации в современном обществе многократных экспериментов ведет к тому, что контрольное множество начинает играть ключевую роль в выборе модели, то есть становится частью процесса обучения.

Тем самым ослабляется его роль как независимого критерия качества модели - при большом числе экспериментов есть риск выбрать "удачную" сеть, дающую хороший результат на контрольном множестве. Для того, чтобы придать окончательной модели должную надежность, часто по крайней мере, когда объем многослойные нейронные данных это позволяет поступают так: резервируют еще одно - тестовое множество наблюдений. Итоговая модель тестируется на данных из этого множества, чтобы убедиться, что результаты, достигнутые на обучающем и контрольном множествах реальны, а не являются артефактами процесса обучения.

Разумеется, для того чтобы хорошо играть сети реферат роль, тестовое множество должно быть использовано только один раз: если его использовать повторно для корректировки процесса обучения, то оно фактически превратится в контрольное множество. Итак, построение сети после выбора входных переменных состоит из следующих шагов: Выбрать начальную конфигурацию сети например, один промежуточный слой с числом элементов в нем, равным полусумме числа входов и числа выходов - Наставник Network Advisor пакета ST Neural Networks предложит Вам такую конфигурацию по умолчанию.

Провести ряд экспериментов с различными конфигурациями, запоминая при этом лучшую сеть в смысле контрольной ошибки. В пакете ST Neural Networks предусмотрено автоматическое запоминание лучшей сети во время эксперимента. Для каждой конфигурации следует провести несколько экспериментов, чтобы не получить ошибочный результат из-за того, что процесс обучения попал в локальный минимум.

Если в очередном эксперименте наблюдается недообучение сеть не выдает результат приемлемого качествапопробовать добавить дополнительные нейроны в промежуточный слой слои. Если это не помогает, попробовать добавить новый промежуточный слой. Если имеет место переобучение контрольная ошибка стала растипопробовать удалить несколько скрытых элементов а возможно и слоев. Многократное повторение эвристических экспериментов в лучшем случае довольно утомительно, и поэтому в пакет ST Neural Networks включен специальный алгоритм автоматического поиска, который проделает эти действия за Вас.

Автоматический конструктор сети - Automatic Network Designer проведет эксперименты с различным числом скрытых элементов, для каждой пробной архитектуры сети выполнит несколько прогонов обучения, отбирая при этом наилучшую сеть по показателю контрольной ошибки с поправкой на размер сети.

В Автоматическом конструкторе сети реализованы сложные алгоритмы поиска, в том числе метод " искусственного отжига " simulated annealing, Kirkpatrick et al. На всех предыдущих этапах существенно использовалось одно предположение. А именно, обучающее, контрольное и тестовое множества должны быть репрезентативными представительными с точки зрения существа задачи более того, эти множества должны быть репрезентативными каждое в отдельности.

Известное изречение программистов "garbage in, garbage out" "мусор на входе - мусор на выходе" нигде не справедливо в такой степени, как при нейросетевом моделировании. Если обучающие данные не сети реферат, то модель, как минимум, будет не очень хорошей, а в худшем случае - бесполезной. Имеет смысл перечислить многослойные нейронные сети реферат причин, которые ухудшают качество обучающего множества:.

Шаповалова Наталья Александровна

Будущее непохоже на прошлое. Обычно в качестве обучающих берутся исторические данные. Если обстоятельства изменились, сети реферат закономерности, имевшие место в прошлом, могут больше не действовать. Следует учесть все возможности. Нейронная сеть может обучаться только на тех данных, которыми она располагает. Тогда едва ли можно ожидать от сети правильного решения в совершенно новой для нее ситуации. Сеть обучается тому, чему проще всего обучиться. Классическим возможно, вымышленным примером является система машинного зрения, предназначенная для автоматического распознавания танков.

Сеть обучалась на ста картинках, содержащих изображения танков, и на ста других картинках, где танков не. Был достигнут стопроцентно "правильный" результат. Но когда на вход егэ по английскому шаблоны для эссе были поданы новые данные, она безнадежно провалилась. В чем же была причина?

Выяснилось, что фотографии с танками были сделаны в пасмурный, дождливый день, а фотографии без танков - в солнечный день. Сеть научилась улавливать очевидную разницу в общей освещенности. Чтобы сеть могла результативно работать, ее следовало обучать на данных, где бы присутствовали все погодные условия и типы освещения, при которых сеть предполагается использовать - и это еще не говоря о рельефе местности, угле и дистанции съемки и т.

Несбалансированный набор данных. Коль скоро сеть минимизирует общую погрешность, важное значение приобретает пропорции, в которых представлены данные различных типов. Сеть, обученная на хороших и плохих примерах будет искажать результат в пользу хороших наблюдений, поскольку это позволит алгоритму уменьшить общую погрешность которая определяется в основном хорошими многослойные нейронные сети реферат. Если в реальной популяции хорошие и плохие объекты представлены в другой пропорции, то результаты, выдаваемые сетью, могут оказаться неверными.

Хорошим примером служит задача выявления заболеваний. В этом случае сеть будет ставить диагноз чересчур осторожно и не распознает заболевание у некоторых больных. Если же, наоборот, сеть обучить на данных "с жалобами", а затем протестировать на "обычных" данных, то она будет выдавать повышенное число неправильных диагнозов о наличии заболевания. В таких ситуациях обучающие данные нужно скорректировать так, чтобы были учтены различия в распределении данных например, можно повторять редкие наблюдения или сети реферат часто встречающиесяили же видоизменить решения, выдаваемые сетью, посредством матрицы потерь Bishop, Как правило, лучше всего постараться сделать так, чтобы наблюдения различных типов были представлены равномерно, и соответственно этому интерпретировать результаты, которые выдает сеть.

Как обучается многослойный персептрон. Мы сможем лучше понять, как устроен и как обучается многослойный персептрон MLPесли выясним, какие функции он способен многослойные нейронные. Вспомним, что уровнем активации элемента называется взвешенная сумма его входов с добавленным к ней пороговым значением.

Таким образом, уровень активации представляет собой простую линейную функцию входов. Эта активация затем преобразуется с помощью сигмоидной имеющей S-образную форму кривой. Комбинация линейной функции нескольких переменных и скалярной сигмоидной функции приводит к характерному профилю "сигмоидного склона", который выдает элемент первого промежуточного слоя MLP На приведенном здесь рисунке соответствующая поверхность изображена в виде функции двух входных переменных.

Элемент с большим числом входов выдает многомерный аналог такой поверхности. При изменении весов и порогов меняется и поверхность отклика. При этом может меняться как ориентация всей поверхности, так и крутизна склона. Большим значениям весов соответствует более крутой склон.

Многослойные нейронные сети реферат 7108

Так например, если увеличить все веса многослойные нейронные сети реферат два раза, то ориентация не изменится, а наклон будет более крутым.

В многослойной сети подобные функции отклика комбинируются многослойные нейронные сети реферат с другом с помощью последовательного взятия их линейных комбинаций и применения нелинейных функций активации.

На этом рисунке изображена типичная поверхность отклика для сети с одним промежуточным слоем, состоящим из двух элементов, и одним выходным элементом, для классической задачи "исключающего или" Xor.

Две разных сигмоидных поверхности объединены в одну поверхность, имеющую форму буквы "U". Перед началом обучения сети весам и порогам случайным образом присваиваются небольшие по величине начальные значения. Тем самым отклики отдельных элементов сети имеют малый наклон и ориентированы хаотично - фактически они не связаны друг с другом. По мере того, как происходит обучение, поверхности отклика элементов сети вращаются и сдвигаются в заключение контрольная по аудиту положение, а значения весов увеличиваются, поскольку они должны моделировать отдельные участки целевой поверхности отклика.

В задачах классификации выходной элемент должен выдавать сильный сигнал в случае, если данное наблюдение принадлежит к интересующему многослойные нейронные сети реферат классу, и слабый - в противоположном случае.

Иначе говоря, этот элемент должен стремиться смоделировать функцию, равную единице в той области пространства объектов, где располагаются объекты из нужного класса, и равную нулю вне этой области. Такая конструкция известна как дискриминантная функция в задачах распознавания.

Если сеть не содержит скрытых элементов, то на выходе она может моделировать только одинарный "сигмоидный склон": точки, находящиеся по одну его сторону, располагаются низко, по другую - высоко. При этом всегда будет существовать область между ними на склонегде высота принимает промежуточные значения, но по мере увеличения весов эта область будет сужаться. Такой сигмоидный склон фактически работает как линейная дискриминантная функция. Точки, лежащие по одну сторону склона, классифицируются как принадлежащие нужному классу, а лежащие по другую сторону - как не принадлежащие.

Следовательно, сеть без скрытых слоев может служить классификатором только в линейно-отделимых задачах когда можно провести линию - или, в случае более высоких размерностей, - гиперплоскость, разделяющую точки в пространстве признаков. Сеть, содержащая один промежуточный слой, строит несколько сигмоидных склонов - по одному для каждого скрытого элемента, - и затем выходной элемент комбинирует из них "возвышенность".

Эта возвышенность получается выпуклой, то есть не содержащей впадин. При этом в некоторых направлениях она может уходить на бесконечность как длинный полуостров. Такая сеть может моделировать большинство реальных задач классификации. На этом рисунке показана поверхность отклика, полученная многослойным персептроном для решения задачи исключающего или: хорошо видно, что она выделяет область пространства, расположенную вдоль диагонали.

Сеть с двумя промежуточными слоями строит комбинацию из нескольких таких возвышенностей.

Многослойные нейронные сети реферат 400

Их будет столько же, сколько элементов во втором слое, и у каждой из них будет столько сторон, сколько элементов было в первом скрытом слое. После небольшого размышления можно прийти к выводу, что, используя достаточное число таких возвышенностей, можно воспроизвести поверхность любой формы - в том числе с впадинами и вогнутостями.

Как следствие наших рассмотрений мы получаем, что, теоретически, для моделирования любой задачи достаточно многослойного персептрона с двумя промежуточными слоями в точной формулировке этот результат известен как теорема Колмогорова. При этом может оказаться и так, что для решения некоторой конкретной задачи более простой и удобной будет сеть с еще большим числом слоев.

Однако, для решения большинства практических задач достаточно всего одного промежуточного слоя, два слоя применяются как резерв в особых случаях, а сети с тремя слоями практически не применяются.

В задачах классификации очень важно понять, как следует интерпретировать те точки, которые попали на склон или лежат близко от. Стандартный выход многослойные нейронные сети реферат состоит в том, чтобы для пороговых значений установить некоторые доверительные пределы принятия или отвержениякоторые должны быть достигнуты, чтобы данных элемент считался "принявшим решение". Имеется и более тонкий и, вероятно, более полезный способ интерпретировать уровни выходного сигнала: считать их вероятностями.

Разработаны и реализованы в пакете ST Neural Networks модификации метода MLP, позволяющие интерпретировать выходной сигнал нейронной сети как вероятность, в результате чего сеть по существу учится моделировать плотность вероятности распределения данного класса. При этом, однако, вероятностная интерпретация обоснована только в том случае, если выполнены определенные предположения относительно распределения исходных данных конкретно, что они являются выборкой из некоторого распределения, принадлежащего к семейству экспоненциальных распределений ; Bishop, Здесь, как и особенности общения в возрасте работа, может быть принято решение по классификациино, кроме того, вероятностная интерпретация позволяет ввести концепцию "решения с минимальными затратами".

Выше было описано, как с помощью алгоритма обратного распространения осуществляется градиентный спуск по поверхности ошибок.

Вкратце дело происходит так: в данной точке поверхности находится направление скорейшего спуска, затем делается многослойные нейронные сети реферат вниз на расстояние, пропорциональное коэффициенту скорости обучения и крутизне склона, при этом учитывается инерция, те есть стремление сохранить прежнее направление движения.

Можно сказать, что метод ведет себя как слепой кенгуру - каждый раз прыгает в направлении, которое кажется ему наилучшим. На самом деле шаг спуска вычисляется отдельно для всех обучающих наблюдений, взятых в случайном порядке, но в результате получается достаточно хорошая аппроксимация спуска по совокупной поверхности ошибок.

Существуют и другие алгоритмы обучения MLPоднако все они используют ту или иную стратегию скорейшего продвижения к точке многослойные нейронные сети реферат. В некоторых задачах бывает целесообразно многослойные нейронные сети реферат такие - более сложные - методы нелинейной оптимизации. В пакете ST Neural Networks реализованы два подобных метода: методы спуска по сопряженным градиентам и Левенберга -Маркара Bishop, ; Shepherd,представляющие собой очень удачные варианты реализации двух типов алгоритмов: линейного поиска и доверительных областей.

Алгоритм линейного поиска действует следующим образом: выбирается какое-либо разумное направление движения по многомерной поверхности. В этом направлении проводится линия, и на ней ищется точка минимума это делается относительно просто с помощью того или иного варианта метода деления отрезка пополам ; затем все повторяется сначала.

Что в данном случае следует считать "разумным направлением"? Очевидным ответом является направление скорейшего спуска именно так действует алгоритм обратного распространения.

На самом деле этот вроде бы очевидный выбор не слишком удачен. После того, как был найден минимум по некоторой прямой, следующая линия, выбранная для кратчайшего спуска, может "испортить" результаты минимизации по предыдущему направлению даже на такой простой поверхности, как параболоид, может потребоваться очень большое число шагов линейного поиска.

Распределенные системы распознавания лиц рассматриваются в статьях доцента Ладыженского Ю. При кодировании 1-из-N на каждое состояние выделяется один элемент, так что каждое конкретное состояние представляется как 1.

Более разумно было бы выбирать "не мешающие друг другу " направления спуска - так мы приходим к методу сопряженных градиентов Bishop, Идея метода состоит в следующем: поскольку мы нашли точку минимума вдоль некоторой прямой, производная по этому направлению равна нулю. Сопряженное направление выбирается таким образом, чтобы эта производная многослойные нейронные сети реферат дальше оставалась нулевой - в предположении, что поверхность имеет форму параболоида или, грубо говоря, является "хорошей и гладкой ".

Если это условие выполнено, то для достижения точки минимума достаточно будет N эпох. Многослойные нейронные сети реферат реальных, сложно устроенных поверхностях по мере хода алгоритма условие сопряженности портится, и тем не менее такой алгоритм, как правило, требует гораздо меньшего числа шагов, чем метод обратного распространенияи дает лучшую точку минимума для того, чтобы алгоритм обратного распространения точно установился в некоторой точке, нужно выбирать очень маленькую скорость обучения.

Метод доверительных областей основан на следующей идее: вместо того, чтобы двигаться в определенном направлении поиска, предположим, что поверхность имеет достаточно простую форму, так что точку минимума можно найти и прыгнуть туда непосредственно.

Попробуем смоделировать это и посмотреть, насколько хорошей окажется полученная точка. Вид модели предполагает, что поверхность имеет хорошую и гладкую форму например, является параболоидом- такое предположение выполнено вблизи точек минимума.

Вдали от них данное предположение может сильно нарушаться, так что модель будет выбирать для очередного многослойные нейронные сети реферат совершенно не те точки. Правильно работать такая модель будет только в некоторой окрестности данной точки, причем размеры этой окрестности заранее неизвестны.

Поэтому выберем в качестве следующей точки для продвижения нечто промежуточное между точкой, которую предлагает наша модель, и точкой, которая получилась бы по обычному методу градиентного спуска. Если эссе на тему книги помогают нам жить новая точка оказалась хорошей, передвинемся в нее и усилим роль нашей модели в выборе очередных точек; если же точка оказалась плохой, не будем в нее перемещаться и увеличим роль метода градиентного спуска при выборе очередной точки а также уменьшим шаг.

В основанном на этой идее методе Левенберга-Маркара предполагается, что исходное отображение является локально линейным и тогда поверхность ошибок будет параболоидом. Метод Левенберга-Маркара Levenberg, ; Marquardt, ; Bishop, - самый быстрый алгоритм обучения из всех, которые реализованы в пакете ST Neural Networksно, к сожалению, на его использование имеется ряд важных ограничений. Метод сопряженных градиентов почти так же эффективен, как и этот метод, и не связан подобными ограничениями. При всем сказанном метод обратного распространения также сохраняет свое значение, причем не только для тех случаев, когда требуется быстро найти решение и не требуется особой точности.

Его следует предпочесть, когда объем данных очень велик, и среди многослойные нейронные сети реферат есть избыточные. Благодаря тому, что в методе обратного распространения корректировка ошибки происходит по отдельным случаям, избыточность данных не вредит если, например, приписать к имеющемуся набору данных еще один точно такой же набор, так что каждый случай будет повторяться дважды, то эпоха будет занимать вдвое больше времени, чем раньше, однако результат ее будет точно таким же, как от двух старых, так что ничего плохого не произойдет.

Методы же Левенберга-Маркара и сопряженных градиентов проводят вычисления на всем наборе данных, поэтому при увеличении числа наблюдений продолжительность одной эпохи сильно растет, но при этом совсем не обязательно улучшается результат, достигнутый на этой эпохе в частности, если данные избыточны; если же данные редкие, то добавление новых данных улучшит обучение на каждой эпохе. Кроме того, обратное распространение не уступает другим методам в ситуациях, когда данных мало, поскольку в этом случае недостаточно данных для принятия очень точного решения более тонкий алгоритм может дать меньшую ошибку обучения, но контрольная ошибка у него, скорее всего, не будет меньше.

Кроме уже перечисленных, в пакете ST Neural Networks имеются две модификации метода обратного распространения - метод быстрого распространения Fahlman, и дельта-дельта с чертой Jacobs,- разработанные с целью преодолеть некоторые ограничения этого подхода. В большинстве случаев они работают не лучше, чем обратное распространениеа иногда и хуже это зависит от задачи. Кроме того, в этих методах используется больше управляющих параметров, чем в других методах, и поэтому ими сложнее пользоваться.

Мы не будем описывать это методы подробно в данной главе.

Многослойные нейронные сети реферат 7161344

Радиальная базисная функция. В предыдущем разделе было описано, как многослойный персептрон моделирует функцию отклика с помощью функций "сигмоидных склонов " - в задачах классификации это соответствует разбиению пространства входных данных посредством гиперплоскостей. Метод разбиения пространства гиперплоскостями представляется естественным и многослойные нейронные сети реферат понятным, ибо он использует фундаментальное простое понятие прямой линии. Столь же естественным является подход, основанный на разбиении пространства окружностями или в общем случае гиперсферами.

Гиперсфера задается своим центром и радиусом. Подобно тому, как элемент MLP реагирует нелинейно на расстояние от данной точки до линии "сигмоидного склона", в сети, построенной на радиальных базисных функциях Broomhead and Lowe, ; Moody and Darkin, ; Haykin,элемент реагирует нелинейно на расстояние от данной точки до "центра", соответствующего этому радиальному элементу.

Поверхность отклика радиального элемента представляет собой гауссову функцию колоколообразной формыс вершиной в центре и понижением к краям.

Наклон гауссова радиального элемента можно менять подобно тому, как можно менять наклон сигмоидной кривой в MLP см. Элемент многослойного персептрона полностью задается значениями своих весов и порогов, которые в совокупности определяют уравнение разделяющей прямой и скорость изменения функции при отходе от этой линии.

До действия сигмоидной функции активации уровень активации такого элемента определяется гиперплоскостью, поэтому в системе ST Neural Networks такие элементы называется линейными хотя функция активации, как правило, нелинейна. В отличие от них, радиальный элемент задается своим центром и "радиусом".

Положение точки в N -мерном пространстве определяется N числовыми параметрами, то есть их ровно столько же, сколько весов у линейного элемента, и поэтому многослойные нейронные сети реферат центра радиального элемента в пакете ST Neural Networks хранятся как "веса". Его радиус отклонение хранится как "порог". Следует отчетливо понимать, что "веса" и "пороги" радиального элемента принципиально отличаются от весов и порогов линейного элемента, и если забыть об этом, термин может ввести Вас в заблуждение.

Есть много работ профессоров Токийского университета Тонегавы и Фокушимы, посвященных распознаванию символов арабского алфавита и печатного и рукописного текста.

Но эта нейронная сеть до сих пор не использовалась и не конструировалась для нанесения распознавания символов. Поэтому, это исследование очень важно в рамках развития нейронной сети и расширение области ее использования. Главной задачей данной работы является изучение и анализ неокогнитрона, как системы оптического распознавания образов, а также ее адаптации к распознаванию нотных символов. Цели и задачи исследования. Нотные символы являются средством для научных изысканий в глава государства курсовая работа области.

Дело многослойные нейронные сети реферат том, что описанные модели нейронной сети неокогнитрон, успешно справляются с распознаванием печатных шрифтов и рукописных символов. В то же время, все системы распознавания нотного текста, которые показывают хороший уровень распознавания, являются закрытыми коммерческими проектами, и нет возможности изучить алгоритм, лежащий в их основе. Кроме того задача распознавания фрагмента нотного письма не является тривиальной и в значительной степени отличается от классической проблемы распознавания символа, потому что нотный знак состоит из двух частей многослойные нейронные сети реферат непосредственно ноты, которая является предметом распознавания, и фрагмента нотного стана, который мешает процессу распознавания.

Поэтому еще одной задачей является фильтрация фрагмента нотного текста от линий нотоносца. Объект и предмет исследования. Объектом исследования в данной работе является нейронная сеть неокогнитрон. Предметом исследования является возможности данной нейронной сети в области оптического распознавания символов, в том числе нотных знаков.

[TRANSLIT]

Методы исследования. В процессе исследования был проведен анализ нейронной сети неокогнитрон. Полученные данные индуцированные для конкретной предметной области нотные символына основе этих данных была смоделирована нейронная сеть, которая оптимально соответствует поставленной задачей. На базе полученной модели был проведен компьютерный эксперимент, который показал лучшие результаты чем классический неокогнитрон при распознавании нотных символов, чем доказал правильность построенной модели.

Новизна полученных результатов. Входные слои, спроектированные на этапе моделирования нейронной сети, которые используются для очистки фрагмента нотного текста от линий нотоносца, являются концептуально новыми элементами неокогнитрона и не упоминаются ни в одном описании нейронной сети.

Так же многослойные нейронные сети реферат научной литературе не найдено ни одного упоминания об использовании данной нейронной сети для распознавания нотных знаков. Полученные в ходе тестирования данной модели неокогнитрона результаты являются существенным вкладом в область исследования этой нейросетевой структуры.

Практическое значение. Результаты данной работы многослойные нейронные сети реферат быть использованы для продолжения научных исследований в области совершенствования нейронной сети неокогнитрон, а также как основная часть компьютерной программы распознавания нотных страниц. Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей позволяют с успехом решать проблемы распознавания образов, выполнения прогнозов, оптимизации, ассоциативной памяти и управления.

Традиционные подходы к решению этих проблем не всегда предоставляют необходимую гибкость. Искусственные нейросети являются электронными моделями нейронной структуры мозга, который главным образом учится из опыта.

Естественный аналог доказывает, что множество проблем, которые пока не подвластны решению имеющимися компьютерами, могут быть эффективно решены блоками нейросетей. Достижения в области нейрофизиологии предоставляют начальное понимание механизма естественного мышления, где хранение информации происходит в виде образов, некоторые из которых являются сложными. Хотя один нейрон и способен выполнять простейшие процедуры распознавания, но для серьезных нейронных вычислений необходимо соединять нейроны в сети.

Сама сеть состоит из группы нейронов, образующих слой, как показано в правой части рисунка 3. Отметим, что вершины круга слева служат лишь для распределения входных сигналов. Они не выполняют каких-либо вычислений и поэтому не будут считаться слоем.

Для большей наглядности обозначим их кругами, чтобы отличать их от вычисления нейронов, обозначенных квадратами. Каждый элемент из множества входов X отдельным весом соединен с каждым искусственным нейроном. А каждый нейрон выдает взвешенную сумму входов в сеть. В искусственных и биологических сетях многие соединения могут отсутствовать, но здесь они показаны все для демонстрации общей картины.

Могут существовать также соединения между выходами и входами элементов в слое [ 1 ]. Удобно считать веса элементами W матрицы.

Труханов Тимофей Иванович

Матрица имеет m строк и n столбцов, где m - число входов, а n - число нейронов. Например, - это вес, связывающий второй вход с третьим нейроном [ 2 ]. Большие и сложные нейронные сети имеют, как правило, и большие вычислительные возможности. Хотя созданы сети всех конфигураций, какие только можно себе представить, послойная организация нейронов копирует слоистые структуры определенных отделов мозга.

Оказалось, что такие многослойные сети обладают большими возможностями, чем однослойные, и в последние годы были разработаны алгоритмы для их обучения. Многослойные сети могут строиться из каскадов слоев.

Реферат по программному обеспечению, программированию. Практическое задание по планированию, прогнозированию. Практическое задание по программному обеспечению, программированию. Контакты Ответы многослойные нейронные сети реферат вопросы FAQ. Иногда при изменении весов связей нейронов кроме текущего изменения веса к нему прибавляют вектор смещения с предыдущего шага, взятый с некоторым коэффициентом.

В этом случае говорят, что учитывается предыдущий импульс движения.

МНОГОСЛОЙНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. ОБУЧЕНИЕ. Backpropogation: ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОШИБКИ

Формула изменения веса связи будет выглядеть следующим образом:. Ранее я уже говорил, что многослойные нейронные сети реферат - величина шага сети. По сути это - мера точности обучения сети. Чем он больше, тем более грубым будет следующее уменьшение суммарной ошибки сети. Чем он меньше, тем больше времени сеть будет тратить на обучение и тем более возможно ее попадание в окрестность локального минимума ошибки.

Поэтому управление шагом имеет важное значение для улучшения сходимости нейронной сети. В современных нейросетевых пакетах пользователь может сам определять, как будет изменяться величина шага.

Очень часто по умолчанию берется линейная или экспоненциальная зависимость величины шага от количества итераций сети. Одной из самых больших проблем при использовании нейросетей является невозможность предварительного определения оптимального количества скрытых слоев и нейронов в. Если нейронов будет слишком мало, то это равносильно потере каких-то нелинейных связей в модели, если нейронов будет много, то это может привести к "переобучению" сети, то есть она просто "выучит" данные, а не распознает их структуру.

Поэтому применяется два основных подхода:. При рассмотрении решающих функций внутри многослойные нейронные сети реферат я сказал, что диапазон выходных значений нейрона лежит в интервале 0,1 либо -1,1. Поэтому для лучшей работы сети следует предварительно масштабировать данные обучающей выборки к интервалу от 0 до 1. Это даст меньшие ошибки при обучении и работе нейросети.

Из теоремы об отображении практически любой функции с помощью многослойной нейросети следует, что обучаемая нами нейронная сет в принципе способна сама подстроиться под любые данные с целью минимизации суммарной квадратичной ошибки. Чтобы этого не происходило при обучении нейросетей используют следующий способ проверки сети. Для этого обучающую выборку еще перед началом обучения разбивают случайным образом на две подвыборки: обучающую и тестовую. Обучающую выборку используют собственно для процесса обучения, при этом изменяются веса нейронов.

А тестовую используют в процессе обучения для многослойные нейронные сети реферат на ней суммарной квадратичной ошибки, но при этом не происходит изменение весов. Если нейросеть показывает улучшение аппроксимации и на обучающей, и на тестовой выборках, то обучение сети происходит в правильном направлении.

Иначе может снижаться ошибка на обучающей выборке, но происходить ее увеличение на тестовой. Последнее многослойные нейронные сети реферат, что сеть "переобучилась" и уже не может быть использована для прогнозирования или классификации. В этом случае доклад про роналдо изменяются веса нейронов, чтобы вывести сеть из окрестности локального минимума ошибки.

В этой моей небольшой работе я попытался изложить только общую теорию нейронных сетей. Объяснены главные принципы их устройства и работы.

Причем я попытался достаточно подробно изложить математику нейросетей, чтобы не быть голословным в обсуждении их работы и мнимых или действительных возможностей их применения для прогнозирования реальных финансовых или иных процессов.

В целом я считаю, что исследования в области применения нейронных сетей еще только начинаются и, может быть, удастся создать аналитический метод интерпретации результатов обучения нейросети, обосновать число выбранных нейронов и найти более быстрые и лучше сходящиеся алгоритмы обучения.

Поиск репетиторов Выберите предмет. Четвериковым С. ИРКУТСК Введение в нейронные сети Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в финансовой области. История нейронных сетей На заре развития электронно-вычислительной техники в середине ХХ века среди ученых и конструкторов еще не существовало единого мнения ок том, как должна быть реализована и по какому принципу работать типовая электронно-вычислительная машина.

Устройство нейронных сетей Искусственным нейроном называется простой элемент, сначала вычисляющий взвешенную сумму V входных величин x i :.

Здесь N — размерность пространства входных сигналов. Сигмоидная: рассматриваются два вида сигмоидных функций: с выходными значениями в промежутке [0,1] и с выходными значениями в промежутке [-1,1].