Retele Neuronale

Imagine preview
(7/10 din 2 voturi)

Aceasta fituica rezuma Retele Neuronale.
Mai jos poate fi vizualizat un extras din document (aprox. 2 pagini).

Arhiva contine 1 fisier doc de 1 pagini .

Iti recomandam sa te uiti bine pe extras si pe imaginile oferite iar daca este ceea ce-ti trebuie pentru documentarea ta, o poti descarca. Ai nevoie de doar 4 puncte.

Domeniu: Limbaje de Programare

Extras din document

Structura unei retele neuronale = modul cum sunt asezati neuronii si cum sunt interconecati.

Dupa asezare: 1.retele oarecare(Hopfield); 2.retele pe nivele (straturi).3.retele cu struct geom.: (neuronii asezati pe nodurile unei retele uni/bi dimens)

Dpdv al conexiunilor dintre neuroni: 1.conex intre elm a 2 nivele vecine. 2.conex intre neuronii de pe acelasi nivel; 3. conex inverse (cu el insusi)

Fluxul informational=modul in care inf s epropaga, de la startul de intrare la cel de iesire. Avem: 1. retele feed-forward (parcurg se face intr-un sg sens,de la intrare la iesire). 2. feed-back(inform provenita de la un neuron se poate intoarce la el insusi)

Functionarea retelei=modul in care semnanlul de intrare este transformat in semnal de iesire si modul de interconnect a neuronilor.

1. functionare neiterativa(pt retele feed-forward): semnalu de iesire y se obtine aplicand o fct de intrare semnalului x.

2. funct iterative: semnalul de iesire se obtine iterative, dupa mai multe parcurgeri ale retelei:

y0 = x; y t+1 = F(y t) .

Invatarea: se refera la ajustarea ponderilor sinaptice pt configurarea retelei in vedere folosirii , pt a rezolva o anumita clasa de probleme.

1. invatarea supervizata: bzata pe compararea iesirii furnizatede retea y=(y1,y2,…ym) cu iesirea dorita zt=(z1t,…zmt), furnizata de expert ca raspuns la intrarea xt=(x1t, …,xnt). comparanad iesireay a retelei cu cea dorita x, ponderile se vor modif pe baza unui algoritm, numit lege de invatare.

2. invatarea nesupervizata. Scopul invatarii nu mai poate fi definit printr-o valoare numerica sau precizarea corectitudinii rezultatului. Singura informatie e legata de modul de intrare a datelor, iesirile fiind caracteristice fiecarei grupari.

Modul de operare a unei retele

2 posibiliati:

1. normalizarea: iesirea fiecarui neuron este scalata ai suma iesirilor la nivel de strat sa fie constanta.

2. competitia: unul sau mai multi neuroni ai stratului sunt selectati, tinand seama de iesirile lor maximale.

Rezolvarea unei pb folosind retele neuronale : etape: 1. stabilirea architect retelei, tinand seama de natura pb de rezolvat. Se specifica nr de neuroni din stratul de intrare s de iesire, nr de straturi ascunse si de neuroni din fiecare strat. 2. stabilirea legii de invatare. 3. antrenarea retelei pt activarea metodei de invatare aleasa. 4. validarea retelei pt verificarea raspunsurilor date pe seturi de date pe care nu a fost antrenata. 5. utiliz retelei.

Fisiere in arhiva (1):

  • Retele Neuronale.doc