Extras din curs
Arhitectura perceptronului
Este construit în jurul unui neuron nelinear (cu funcţia de activare nelineară- funcţia treaptă / signum).
Hiperplanul de decizie:
a)- linear separabile, b) – neseparabile linear
Este util în clasificarea de pattern-uri liniar separabile (separabile printr-o dreaptă/ un hiperplan), deci în probleme de clasificare cu 2 clase);
Un singur perceptron poate reprezenta funcţiile booleene AND, OR, NAND, NOR- (important, pentru că orice funcţie booleană se poate reprezenta ca o combinaţie a acestora);
Pentru XOR (figura b de mai sus) e nevoie de mai mulţi perceptroni.
Algoritmul de antrenare al perceptronului
Scop: determinarea vectorului w.
1.Dacă exemplul x(t) este clasificat corect de w(t), w(t) rămâne nemodificat.
2.Altfel:
w(t+1)=w(t)-η(t)*x(t), dacă wT(t)x(t)>0 şi x(t) Є C2;
w(t+1)=w(t)+η(t)*x(t), dacă wT(t)x(t)≤0 şi x(t) Є C1.
(η(t) este parametrul de învăţare (>0)- controlează procesul de învăţare).
Teorema de convergenţă a perceptronului
Dacă mulţimile de vectori de antrenare H1 şi H2 (pentru C1, respectiv C2) sunt linear separabile, perceptronul converge după n0 iteratii (n0 ≤ nmax – determinat de parametri dependenţi de H1, H2):
w(n0)= w(n0+1)=...
(pentru o rată de învăţare suficient de mică)
Conținut arhivă zip
- Retele Neuronale - Perceptronul.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
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 1 Introducere 1.1 Concepte de baza Când s-a vorbit prima data de Inteligenţa Artificială (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul...
1. Introducere Inteligenţa artificială (IA) este un domeniu care reţine din ce în ce mai mult atenţia economiştilor, managerilor şi celorlalte...
Actualitatea temei. Economia, în expansiunea sa continuă atât pe verticală – ca profunzime, cât şi pe orizontală, ca diversificare şi multiplicare...
Inteligenţa artificială (IA) s-a născut în urmă cu aproximativ 50 de ani, ca domeniu ştiinţific care încearcă construirea de maşini inteligente şi...
I. SCURT ISTORIC Inteligenţa artificială porneşte de la premisa căreia toate activităţile cognitive pot fi modelate că procese de calcul....
INTELIGENŢĂ ARTIFICIALĂ 1. Concepte de bază Când s-a vorbit prima dată de Inteligenţa Artificială (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul...