Extras din curs
Caracteristici
Este una dintre cele mai cunoscute şi utilizate arhitecturi feedforward, şi foloseşte învăţare supervizată de tipul corectare a erorii.
Fiecare neuron din reţea are asociată o funcţie de activare nelineară, diferenţiabilă (de exemplu, funcţia logistică).
În afara stratului de intrare şi a celui de ieşire, reţeaua conţine şi unul sau mai multe straturi ascunse de neuroni, care au rolul de a extrage caracteristici din ce în ce mai relevante ale vectorilor de intrare.
Poate modela suprafeţe de decizie nelineare (spre deosebire de perceptron); ex.:
Unitatea de bază procesatoare pentru pecreptronul multistrat
Trebuie să aibă drept ieşire o combinaţie nelineară a intrărilor, care să fie şi diferenţiabilă (pentru a aplica gradient descendent).
Funcţia de activare: funcţia logistică (sigmoidală).
Funcţia log-sigmoidală
În cadrul algoritmului de antrenare (backpropagation) se întâlnesc două tipuri de semnale:
propagarea înainte a semnalelor calculate pe baza funcţiilor de activare a neuronilor, şi
propagarea înapoi a semnalelor de eroare, pe baza cărora ponderile reţelei sunt ajustate folosind regula Delta (gradient descendent în spaţiul ponderilor).
Regula Delta generalizată este baza pentru algoritmul backpropagation.
Backpropagation
Probabilităţi şi clasificare bayesiană
Perceptronul multistrat şi clasificarea bayesiană
Convergenţa algoritmului
Întrucât suprafaţa de eroare poate avea mai multe minime locale, algoritmul poate converge la unul dintre acestea, în loc de minimul global.
Preview document
Conținut arhivă zip
- backpropagation.pdf
- mlp_si_bayes.pdf
- prob_si_clas_bayes.pdf
- Retele Neuronale - Perceptronul Multistrat.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...
Introducere In aceasta lucrare s-a pus problema creării unui sistem de prognoza a cursului valutar al leu-lui moldovenesc fata de alte valute....
Introducere Preocuparea specialiştilor de a crea programe pentru calculatoarele "inteligente" - sisteme care prezintă caracteristici asociate cu...
I. SCURT ISTORIC Inteligenţa artificială porneşte de la premisa căreia toate activităţile cognitive pot fi modelate că procese de calcul....
CAPITOLUL I. Stadiul actual al cunoasterii in domeniul utilizarii retelelor neuronale artificiale in inginerie chimica ( cataliza ecologica ) I....
Introducere În procesele de fabricare a produselor din materiale compozite, masura în care caracteristicile de forma si mecanice ale produsului...
1. Introducere 1.1.Previziunea şi planificarea Aşa cum menţionează John Naisbitt, “omul supravieţuieşte numai prin capacitatea sa de a acţiona...