Extras din curs
Reţea neuronală = sistem distribuit de calcul paralel inspirat de modul de funcţionare a neuronilor în biologie;
Caracteristic: pot fi antrenate, pot învăţa: noi asocieri, noi modele, noi dependenţe funcţionale
Aplicaţii:
aproximare de funcţii,
vedere, vorbire artificială,
raţionament şi decizie,
procesare de semnale,
filtrare etc.
Definiţie:
R.n.= sisteme fizice neurale ce pot achiziţiona, stoca şi utiliza cunoştinţe experimentale.
Elementul de bază în procesare: neuronul.
Caracteristica principală:
Cunoştinţele dobândite prin învăţare sunt încapsulate în structura şi ponderile unei reţele neuronale.
Modelul unui neuron
Funcţii de activare
Caracteristici ale reţelelor neuronale:
Reprezentarea distribuită a informaţiei: informaţia învăţată de reţea este stocată în toată structura de ponderi a reţelei;
Capacitate de generalizare, în cazul unor situaţii neconţinute în datele de intrare. Această capacitate de interpolare depinde de dimensiunea reţelei: cu cât creşte dimensiunea reţelei (numărul de neuroni din stratul ascuns), scade capacitatea de generalizare (dar se îmbunătăţesc performanţele pe setul de antrenare);
Toleranţa la zgomot: reţelele pot învăţa şi în condiţiile în care datele sunt afectate de zgomot;
Rezistenţa la distrugere parţială: reţeaua poate opera şi dacă se distruge o parte a sa, datorită reprezentării distribuite a informaţiei;
Rapiditate în calcul: r.n. consumă mult timp în învăţare, dar odată antrenate calculează rapid ieşirea pentru o anumită intrare.
Conținut arhivă zip
- Retele Neuronale.ppt
Alții au mai descărcat și
Proiectul de faţă îşi propune realizarea unei reţele neuronale cu maxim două straturi ascunse (hidden layer-e). Se lansează programul proiect1 şi...
I. Obiective 1 De ce utilizarea tehnicilor de IA sunt importante? Inteligenţa artificială este un domeniu important din punct de vedere economic,...
1. Aspecte generale Recunoasterea vorbirii este unul din domeniile prelucrarii de semnal vocal de deosebit interes în momentul de fata. Succesul...
Un neuron artificial are mai multe cai de intrare care corespund arborelui dendritic.Neuronul pe care l-am construit are n cai de...
Nr. 1A 1. Tratarea incertitudinii în cadrul sistemelor expert bazate pe reguli de productie. 2. Se considera urmatoarele reguli abstracte: R1:...
Tehnologia biometrica cea mai buna pentru autentificare este scanarea irisului. Dezvoltarea irisului (partea colorata a ochiului) este „haotica’’,...
Partea finală a proiectului ne cere ca sa si invatam reteaua sa faca “ceva”… In cazul de fata sa joace jocul Tic Tac Toe pe o tabla de 3x3. La...
INTELIGENŢĂ ARTIFICIALĂ 1. Concepte de bază Când s-a vorbit prima dată de Inteligenţa Artificială (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul...
Te-ar putea interesa și
Inteligenta artificiala ,ca si in cazul inteligentei biologice,se dobandeste printr-un proces continuu si de durata de invatare,de aceea problema...
PREZENTARE LUCRARE Prezenta lucrare reprezintă o încercare de pătrundere în lumea fascinantă a Inteligenţei artificiale, domeniu ştiinţific...
Introducere Proiectarea sistemelor de control este în momentul de fata caracterizata de un numar mare de cerinte impuse , de competitie, cerinte...
Procese de învatare in sisteme cu inteligenta artificiala Inteligenta artificiala, ca si in cazul inteligentei biologice se dobândeste printr-un...
Retele neuronale În ştiinţa inteligenţei artificiale, reţelele neurale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic...
Capitolul I Introducere I.1 Obiective După acest capitol, ar trebui să : se înţeleagă blocurile de bază în construirea unei reţele neuronale...
Introducere : Rețelele neurale artificiale (RN) reprezintă modele simplificate ale sistemului nervos central. Ele au abilitatea de a răspunde la...
Subiect: Aceasta lucrarea prezinta un sistem neuronal cu intentia de a ajuta operatorul in a estima mai usor eroriile aparute in sistem. Fiecare...