Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused (1)

5 VÄGA HEA
 
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL
Automaatikainstituut
Automaatjuhtimise ja süsteemianalüüsi õppetool

TEHISNÄRVIVÕRGUD JA NENDE
RAKENDUSED
Õppematerjal

Koostas: Eduard Petlenkov

Tallinn 2004
1
Sisukord
Eessõna .......................................................................................................................................2
1. Tehisnärvivõrgud ........................................................................................3
1.1. bioloogiline neuron ja bioloogilised närvivõrgud .......................................3
1.2. tehisneuron ....................................................................................4
1.3. tehisnärvivõrgud ja nende arhitektuurid ..................................................................7
1.3.1. Otsesuunatud närvivõrgud ja mitmekihiline pertseptron ...................................8
1.3.2. Rekurentsed närvivõrgud .................................................................................10
1.3.3. Iseorganiseeruvad närvivõrgud ........................................................................11
1.4. Õppimine, õpiprotsessid, õpialgoritmid .................................................................12
1.4.1. Gradient vea pöördlevi meetod ........................................................................14
1.4.2. Widrow-Hoff'i algoritm ...................................................................................15
1.4.3. Kohonen'i iseorganiseerumise algoritm ..........................................................16
1.5. Õppimise ülesanded ...............................................................................................16
2. Teoreetilised alused ............................................................................................................19
2.1. Stone-Weierstrassi teoreem ....................................................................................19
2.2. Kolmogorovi teoreem ............................................................................................22
3. Mitmekihiline pertseptron ja vea tagasilevi meetod ..........................................................24
4. Modelleerimine tehisnärvivõrkudega ................................................................................28
5. Juhtimine tehisnärvivõrkudega ..........................................................................................30
5.1. Ennustamisega juhtimine .......................................................................................30
5.2. Närvivõrgu õpetamine regulaatori realiseerimiseks ...............................................31
5.3. Närvivõrkude kasutamine PID-regulaatori sünteesil .............................................31
Kirjanduse alfabeetiline loetelu ...............................................................................................33
2
Eessõna
Tallinna Tehnikaülikoolis ei õpeta spetsiaalset närvivõrkude kursust. Käesolev õppematerjal
on ettenähtud eelkõige info- ja kommunikatsioonitehnoloogia valdkonna üliõpilastele. Ta
annab ülevaate tehisnärvivõrkude koostamise printsiipidest ja nende tähtsamatest
rakendustest. Erilist tähelepane pööratakse mitmekihilisele pertseptroni struktuurile ja vea
tagasilevi meetodile. Iga peatükki lõpus huvitundjatele pakutakse täiendavat kirjandust, kust
saab leida rohkem informatsiooni vaadeldava temaatika kohta.
96% sisust ei kuvatud. Kogu dokumendi sisu näed kui laed faili alla
Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #1 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #2 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #3 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #4 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #5 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #6 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #7 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #8 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #9 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #10 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #11 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #12 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #13 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #14 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #15 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #16 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #17 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #18 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #19 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #20 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #21 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #22 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #23 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #24 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #25 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #26 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #27 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #28 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #29 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #30 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #31 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #32 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #33 Tehisnärvivõrgud ja nende rakendused #34
100 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 100 punkti.
~ 34 lehte Lehekülgede arv dokumendis
2008-05-28 Kuupäev, millal dokument üles laeti
80 laadimist Kokku alla laetud
1 arvamus Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Apaksimen Õppematerjali autor

Mõisted

Sisukord

  • TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL
  • Automaatikainstituut
  • Automaatjuhtimise ja süsteemianalüüsi õppetool
  • TEHISNÄRVIVÕRGUD JA NENDE
  • RAKENDUSED
  • Õppematerjal
  • Koostas: Eduard Petlenkov
  • Tallinn 2004
  • Sisukord
  • Eessõna
  • OUT=f(NET)
  • 
  • Tehisnärvivõrk on bioloogiliste närvivõrkude mudelite kogum
  • Närvivõrk on andmetöötlus süsteem, mis koosneb suurest arvust lihtsatest ja omavahel
  • Närvivõrgu sobivate parameetrite (konkreetse ülesande jaoks) valiku protsessi nimetatakse
  • Градиентный метод обратного распространения ошибки)
  • 
  • 
  • Уидроу-Хоффа)
  • on proportsionaalne antigradiendile
  • Lähendamine (Aproksimeerimine)
  • Mustrite klassifitseerimine
  • Ennustamine
  • Juhtimine
  • Plant
  • Reference model
  • Teoreetilised alused
  • Ε ruumis
  • Ε servadeks ja arvu
  • Ε pidev funktsioon avaldub järgmisel kujul
  • Ε pidev funktsioon on realiseeritav kahekihilise närvivõrgu abil, millel on
  • Mitmekihiline pertseptron ja vea tagasilevi meetod
  • Modelleerimine tehisnärvivõrkudega
  • Juhtimine tehisnärvivõrkudega
  • Kirjanduse alfabeetiline loetelu

Teemad

  • Dendriit
  • Akson
  • Bioloogilises
  • Sünaps
  • sünaptiliseks
  • const
  • tugevalt seotud, tehisneuronitest. Tehisneuronid on ühendatud arhitektuuri, mis on võetud
  • inimese ajukoorist
  • väljund
  • närvivõrgu
  • esimese
  • närvivõrgu õpetamiseks (või treenimiseks)
  • et kahekihiline
  • pertseptron sobiva neuronite arvuga peidetud kihil on võimeline aproksimeerima suvalist
  • närvivõrk sobiva
  • neuronite arvuga peidetud kihil on võimeline aproksimeerima suvalist funktsiooni, millel on
  • lõplik arv katkevuspunkte
  • i=1,...,n
  • t=t+1
  • ssotsiatsioon
  • autoassotsiatsioon
  • heteroassotsiatsioon
  • a’priori
  • a’prior
  • ennustada
  • kompaktseks
  • tõkestatuks
  • kinniseks
  • funktsioonide algebraks
  • sulundiks
  • eraldab punkte
  • mitte
  • ükski hulga K punktidest
  • x, w, b
  • kuubiks
  • etalon
  • oletades, et seadesuurus jääb samaks

Kommentaarid (1)


Rein Siimar: Pakub huvi psühholoogia vaatekohalt.
15:28 05-07-2012


Sarnased materjalid

34
pdf
9
pdf
2
doc
54
doc
37
pdf
477
pdf
343
pdf
990
pdf





30 päevane VIP +50% ROHKEM

Telli VIP ja ole 30+14 päeva mureta

5.85€

3.9€

Oled juba kasutaja? Logi sisse

Faili allalaadimiseks, pead sisse logima
Kasutajanimi / Email
Parool

Unustasid parooli?

Pole kasutajat?

Tee tasuta konto