Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Искусственный интеллект arrow Теория нейронных сетей (платный раздел). arrow Теория нейронных сетей. Урок 8. Обучение без учителя.
29.11.2022 г.
Главное меню
Главная
Интернет магазин
Программные продукты
Биржевые роботы
Искусственный интеллект
Математика и информатика
1С:Предприятие
Уроки C#
Уроки Delphi
Уроки программирования
Web-программирование
Дизайн и графика
Компьютер для блондинок
Исходники
Статьи
Платный раздел
Рассказы про компьютеры
Хитрости и секреты
Системный подход
Размышления
Наука для чайников
Друзья сайта
Excel-это не сложно
Все о финансах
.
Теория нейронных сетей. Урок 8. Обучение без учителя. Печать E-mail
Автор megabax   
21.02.2014 г.
New Page 1

Теория нейронных сетей. Урок 8. Обучение без учителя.

Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.


Обучение нейронной сети, когда нет информации о правильности реакции ИНС на тот или иной входной вектор, называется обучение без учителя. Нейросеть сама обнаруживает структурные отношения между входными данными и преобразует их в соответствующую входную реакцию. Иными словами, в ИНС просиходят процессы самоорганизации. Способность нейросети к такой самоорганизации оказывается полезной в тех областях, где необходимо автоматически формировать представления классов и категорий, опираясь на экспериментальные данные.

Самоорганизующиеся сети делятся на два типа:..

...

...Давайте представим двухвходовую состязательную ИНС с двумя нейронами. Начальное положение векторов w1 и w2 изображено на рисунке:

Теория нейронных сетей. Урок 8. Обучение без учителя.

 

желтыми точками на рисунке обозначены обозначены входные образы, которые можно разделить на два класса. В ходе обучения векторы весов поворачиваются в направлении поступающих входных сигналов:

Теория нейронных сетей. Урок 8. Обучение без учителя.

Если на вход подается вектор, ...

....

....В заключению скажу, что оригинальная сеть АТР, разработанная Гроссбергом, была аналоговой. Ее поведение описывалось дифференциальными уравнениями. Сеть хорошо выполняла классификацию бинарных входных данных, но она оказалась чувствительной к шумам.

Последнее обновление ( 21.02.2014 г. )
 
« След.   Пред. »
 
© 2022 Программирование - это просто
Joomla! - свободное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU/GPL.
Русская локализация © 2005-2008 Joom.Ru - Русский Дом Joomla!
Design by Mamboteam.com | Powered by Mambobanner.de
Я принимаю Яндекс.Деньги