Modele sztucznych sieci neuronowych

February 20, 2019  |  No Comments  |  by admin  |  Uncategorized

Sieci jednokierunkowe à Sieci neuronowe, w których nie występuje Sprzężenie zwrotne, CZYLI pojedynczy wzorzec lub sygnał przechodzi przez Każdy neurone Dokładnie raz w swoim cyklu. Najprostszą Siecią neuronową jest pojedynczy Perceptron progowy, opracowany przez McCullocha i Pittsa w Roku 1943. Sieci te stosowane są do klasyfikacji wzorców, NP. głosek Mowy ciągłej, tekstu, muzyki. Ne najciekawszych zastosowań należy rozpinanie siatki wokół komputerowego modelu skanowanego obiektu. Sieci jednokierunkowe dzielą się na jednowarstwowe, dwuwarstwowe je wielowarstwowe. Sieci jednowarstwowe mogą rozwiązać jedynie wąską klasę problemów. Sieci DWU je wielowarstwowe mogą rozwiązać znacznie szerszą klasę i są Pod tym względem równoważne, Jednak stosuje się ne nich inne algorytmy uczenia (DLA wielowarstwowych są un prostsze). Sieci Hopfielda i Maszyny Boltzmanna stosuje się jako pamięci adresowane kontekstowo, ne rozpoznawania Obrazów, rozpoznawania Mowy, un także ne rozwiązywania problemów minimalizacji (komiwojażera NP. problemu). Uczenie tego rodzaju Sieci polega na zmianach współrzĩnych neuronów, Tak, par dążyły One do wzorca zgodnego ze strukturą analizowanych danych. Sieci Zatem “rozpinają się” wokół catalogage danych, dopasowując do nich swoją strukturę. Magazyn Byte wymienia między przez następujące zastosowania tych Sieci: W bardziej zaawansowanych rozwiązaniach stosuje się Funkcje przejścia.

Najpopularniejszą klasę funkcji stosowanych w sieciach neuronowych h wią Funkcje sigmoidalne, NP. Tangens hiperboliczny. Sieć zbudowana z neuronów wyposażonych w nieliniową funkcję solution ma zdolność nieliniowej separacji wzorców wejściowych. Jest Więc uniwersalnym klasyfikatorem. Najpopularniejsze Obecnie zastosowanie Sieci neuronowych [przypis potrzebny]: Mianem Sieci rekurencyjnej określa się Sieć, w której połączenia między neuronami de wią Graf z cyklami. Wśród różnorodności modeli rekurencyjnych sztucznych Sieci neuronowych wyróżnić Można: Popularnymi modelami są również Maszyny wektorów wspierających (SVM), Sieci oparte na radialnych funkcjach bazowych (Sieci radialne, RBF) i Sieci przesyłające żetony ( Ang. réseaux neuronaux de contre-propagation). Stosunkowo nowym modelem są Sieci oparte na neuronach impulr ących. Ne uczenia perceptronów wielowarstwowych stosuje się algorytmy spadku gradientowego, między przez Algorytm propagacji wstecznej.

Posted in Uncategorized. Bookmark the permalink.

Comments are closed.