Retele Neuronale

Imagine preview
(7/10 din 5 voturi)

Acest laborator prezinta Retele Neuronale.
Mai jos poate fi vizualizat un extras din document (aprox. 2 pagini).

Arhiva contine 1 fisier doc de 10 pagini .

Iti recomandam sa te uiti bine pe extras si pe imaginile oferite iar daca este ceea ce-ti trebuie pentru documentarea ta, il poti descarca.

Fratele cel mare te iubeste, acest download este gratuit. Yupyy!

Domeniu: Calculatoare

Extras din document

Retele neuronale

În cea mai general forma a sa, o retea neuronala este o masina proiectata pentru a modela felul în care creierul rezolva o anumita problema sau executa o functie cu un anumit scop; reteaua este de obicei implementata folosindu-se componente electronice sau simulata prin software pe un calculator digital.

Preocuparea pentru retelele neuronale artificiale, denumite în mod curent retele neuronale, a fost motivata de recunoasterea faptului ca modul în care calculeaza creierul fiintelor vii este complet diferit de cel al calculatoarelor numerice conventionale.

O retea neuronala este un procesor masiv paralel, distribuit, care are o tendinta naturala de a înmagazina cunostinte experimentale si de a le face disponibile pentru utilizare. Ea se aseamana cu creierul în doua privinte:

- cunostintele sunt capatate de retea printr-un proces de învatare;

- cunostintele sunt depozitate nu în unitatile de procesare (neuroni), ci în conexiunile interneuronale, cunoscute drept ponderi sinaptice.

Retelele neuronale se caracterizeaza prin trei elemente: modelul neuronului, arhitectura retelei si algoritmul de antrenare folosit.

Neuronul prezinta o structura foarte simpla, având:

- un nivel de activare (de regula între -1 si 1);

- o valoare de iesire;

- o valoare reziduala;

- o functie de activare;

- o multime de conexiuni de intrare;

- o multime de conexiuni de iesire.

Fiecarei conexiuni îi corespunde o valoare reala, numita pondere sinaptica, care determina efectul intrarii respective asupra nivelului de activare a neuronului. În figura de mai sus, xi reprezinta intrarile, wi ponderile sinaptice, f functia de activare, ¸ valoarea prag iar y iesirea, care se calculeaza dupa formula:

Procedura folosita pentru a executa procesul de învatare se numeste algoritm de învatare, functia caruia este de a modifica ponderile sinaptice ale retelei într-un stil sistematic pentru a atinge obiectivul dorit de proiectare. Printre numeroasele proprietati interesante ale unei retele neuronale, cea mai semnificativa este abilitatea acesteia de a învata prin intermediul mediului înconjurator, si prin aceasta sa-si îmbunatateasca performantele; cresterea performantelor are loc în timp si conform cu unele reguli prestabilite. Exista doua tipuri importante de învatare: supervizata si nesupervizata.

Fisiere in arhiva (1):

  • Retele Neuronale.doc