Sieci neuronowe - funkcja aktywacji

Nasza ocena:

5
Pobrań: 28
Wyświetleń: 945
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Sieci neuronowe -  funkcja aktywacji - strona 1 Sieci neuronowe -  funkcja aktywacji - strona 2 Sieci neuronowe -  funkcja aktywacji - strona 3

Fragment notatki:

Sieci neuronowe  Nazwą tą określa się symulatory (programowe lub sprzętowe) modeli matematycznych realizujące pseudorównoległe przetwarzanie informacji, składające się z wielu wzajemnie połączonych neuronów i naśladujący działanie biologicznych struktur mózgowych.
Symulatory takie nazywane są również Neural nets (networks) lub AI (Artifical Inteligence - sztuczna inteligencja) choć nie do końca słusznie gdyż sieci neuronowe są podzbiorem AI.
 
SSN ( s ztuczne s ieci n euronowe) powstały z interdyscyplinarnej syntezy nauk tradycyjnych obejmujących biologię, fizykę i matematykę. Ich dynamiczny rozwój nastąpił dopiero w ostatnich latach w wyniku współczesnych możliwości obliczeniowych informatyki i elektroniki.
 
Podstawową cechą różniącą SSN od programów realizujących algorytmiczne przetwarzanie informacji jest zdolność generalizacji czyli uogólniania wiedzy dla nowych danych nieznanych wcześniej, czyli nie prezentowanych w trakcie nauki. Określa się to także jako zdolność SSN do aproksymacji wartości funkcji wielu zmiennych w przeciwieństwie do interpolacji możliwej do otrzymania przy przetwarzaniu algorytmicznym. Można to ująć jeszcze inaczej. Np. systemy ekspertowe z reguły wymagają zgromadzenia i bieżącego dostępu do całej wiedzy na temat zagadnień, o których będą rozstrzygały. SSN wymagają natomiast jednorazowego nauczenia, przy czym wykazują one tolerancję na nieciągłości, przypadkowe zaburzenia lub wręcz braki w zbiorze uczącym. Pozwala to na zastosowanie ich tam, gdzie nie da się rozwiązać danego problemu w żaden inny, efektywny sposób. Ze względu na specyficzne cechy i niepodważalne zalety obszar zastosowań sieci neuronowych jest rozległy:
Rozpoznawanie wzorców (znaków, liter, kształtów, sygnałów mowy, sygnałów sonarowych) Klasyfikowanie obiektów Prognozowanie i ocena ryzyka ekonomicznego Prognozowanie zmian cen rynkowych (giełdy, waluty) Ocena zdolności kredytowej podmiotów Prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną Diagnostyka medyczna Dobór pracowników Prognozowanie sprzedaży Aproksymowanie wartości funkcji
i zapewne wiele innych.
Podstawowym elementem składowym sieci neuronowej jest:
Neuron Jego schemat został opracowany przez McCullocha i Pittsa w 1943 roku i oparty został na budowie komórki nerwowej.
Jego działanie jest następujące: Do wejść doprowadzane są sygnały dochodzące z neuronów warstwy poprzedniej. Każdy sygnał mnożony jest przez odpowiadającą mu wartość liczbową zwaną wagą. Wpływa ona na percepcję danego sygnału wejściowego i jego udział w tworzeniu sygnału wyjściowego przez neuron. Waga może być pobudzająca - dodatnia lub opóźniająca - ujemna; jeżeli nie ma połączenia między neuronami to waga jest równa zero. Zsumowane iloczyny sygnałów i wag stanowią argument

(…)

… jest wektorem uczącym. W jego skład wchodzi wektor wejściowy czyli te dane wejściowe, które podawane są na wejścia sieci i wektor wyjściowy czyli takie dane oczekiwane, jakie sieć powinna wygenerować na swoich wyjściach. Po przetworzeniu wektora wejściowego, nauczyciel porównuje wartości otrzymane z wartościami oczekiwanymi i informuje sieć czy odpowiedź jest poprawna, a jeżeli nie, to jaki powstał błąd…
… wagą. Wpływa ona na percepcję danego sygnału wejściowego i jego udział w tworzeniu sygnału wyjściowego przez neuron. Waga może być pobudzająca - dodatnia lub opóźniająca - ujemna; jeżeli nie ma połączenia między neuronami to waga jest równa zero. Zsumowane iloczyny sygnałów i wag stanowią argument funkcji aktywacji neuronu.
Wartość funkcji aktywacji jest sygnałem wyjściowym neuronu i propagowana…
... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz