1 / 14

Neuronov é sítě

Neuronov é sítě. Biologická motivace neuron. Lidský mozek. Lidský mozek obsahuje asi 10 11 neuron ů. Buněčné jádro (soma) má velikost jen 1 až 3 m m. Délka dendritu bývá 1 až 3 mm. Bývá jich 100 až 1 0 000. Délka axonů bývá i delší než 1 m.

elsa
Download Presentation

Neuronov é sítě

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Neuronové sítě

  2. Biologická motivaceneuron

  3. Lidský mozek • Lidský mozek obsahuje asi 1011 neuronů. • Buněčné jádro (soma) má velikost jen 1 až 3 mm. • Délka dendritu bývá 1 až 3 mm. Bývá jich 100 až 10000. • Délka axonů bývá i delší než 1 m. • Mozek spotřebovává 2030 % energie těla, i když představuje jen asi 2 % váhy.

  4. Neuron Snímek neuronu v elektronovém mikroskopu

  5. Srovnání počítač x mozek

  6. Formální neuron

  7. Matematický popis

  8. Přenosová funkce skoková

  9. Přenosová funkce sigmoidní

  10. Topologie sítě I1 O7 I2

  11. Vrstvené sítě Vrstvená síť typu m – k1 –k2 – ... –kr –n • se vstupní vrstvou dimenze m • s výstupní vrstvou dimenze n • sr skrytými vrstvami. Příklad: síť 4-6-6-6-3

  12. Neuronová síť je určena • Topologií • Váhami synapsí • Prahem neuronů • Přenosovou funkcí

  13. Proces učení neuronových sítí • Pro učení (trénování NS) je třeba mít dostatek reprezentativních příkladů • Trénovací, výběrová, testovací množina • Na začátku učení bývají váhy nejčastěji nastaveny na náhodná čísla • Proces učení se snaží minimalizovat odchylku (chybu) mezi skutečným (aktuálním) a požadovaným výstupem • Každá neuronová síť má jiný algoritmus učení, vesměs jsou to ale iterační procesy

More Related