Лекция 3

Download as ppt, pdf

1 like381 views

Документ рассматривает проблемы построения нейронных сетей, в частности, однослойных персептронов для решения задачи 'исключающего или' (XOR), утверждая, что такие сети не могут реализовать эту функцию без предобработки данных. Также обсуждаются многослойные персептроны и их преимущества в увеличении точности разделения образов за счет добавления нейронов и слоев, а также теоремы об универсальной аппроксимации, подчеркивающие способность многослойных сетей аппроксимировать любые функции. В выводах подчеркивается важность архитектуры нейронной сети для ее функциональности и классификации образов.

Лекция 3 . Проблема «исключающего или» Многослойный персептрон.

Однослойная НС. Проблема «исключающего ИЛИ» Невозможно построить однослойную НС, реализующую функцию XOR . Функция XOR :

Применение однослойных НС. 1. Предобработка входных образов для получения линейно разделимых классов. 2. SVM . 3. SNoW сети ( Sparse Network of Winnows).

Пример. Линеаризация (x,y) -> (x,y,x 2 +y 2 )

Многослойный персептрон - вес связи от нейрона i слоя k-1 к нейрону j слоя k ; - матрица весов для слоя k ; - выход нейрона j скрытого слоя k ; - л / к нейрона i слоя k ; - выход нейрона i выходного слоя.

Необходимость нелинейности функции активации Предположим, что функция активации линейна

Решение проблемы «исключающего ИЛИ» 1. Множество точек, для которых 2. Множество точек, для которых 3. Множество точек, для которых 4. Множество точек, для которых

Влияние архитектуры НС на ее функциональность

Влияние архитектуры НС на ее функциональность A: B: C:

Влияние архитектуры НС на ее функциональность Выводы: 1. Добавление нейронов в слой позволяет изменять форму выделяемой области (при этом тип области не меняется), увеличивая точность разделения образов. 2. Добавление слоев позволяет изменять тип выделяемой области, расширяя классы классифицируемых образов.

Теорема об универсальной аппроксимации (1) Многослойный персептрон - аппроксиматор функции F : R m0 ->R Каково минимальное количество скрытых слоев для аппроксимации любой функции?

Теорема об универсальной аппроксимации (2) Архитектура универсального аппроксиматора функции F : R m0 ->R Входной слой : m 0 Внутренний слой : m 1 Выходной слой : 1 линейный нейрон Теорема существования Один внутренний слой – не всегда оптимальное решение

Документ описывает систему видеонаблюдения и детекции движения с использованием веб-камер. Основной алгоритм работы включает в себя разбиение изображения на блоки, сравнение цветовых таблиц и фильтрацию шумов для определения изменений. При превышении порогового значения суммы изменений система фиксирует движение в наблюдаемой области.

Сопровождение движущихся объектов в условиях их заслонения движущимися и непо...Nikolai Ptitsyn

��

Документ описывает алгоритм сопровождения движущихся объектов в системах видеонаблюдения, особенно в условиях наложения и заслонения. Основное внимание уделяется многокамерному подходу, позволяющему эффективно обрабатывать видеоинформацию и устранять неопределенности в определении траекторий объектов. Также рассматриваются методы оптимизации процесса связывания подтраекторий и устранения ошибок, вызванных неправильно интерпретированными регионами.

лекция10student_kai

��

Документ посвящен элементам теории подобия в аэродинамике и включает понятие модели и моделирования. В нем рассматриваются различные критерии подобия, такие как геометрическое, кинематическое и динамическое подобие, а также основные параметры, используемые в аэродинамическом моделировании, включая числа Эйлера, Ньютона, Рейнольдса и Фруда. Также описываются связь между натурными и модельными объектами через уравнения и соотношения.

2004 Дипломный проект студентки Балашовой В.Д. на тему: «Обработка изображени...RF-Lab

��

Дипломный проект на тему 'обработка изображений с целью биометрической идентификации' включает сравнительный анализ математических методов распознавания изображений с использованием искусственных нейронных сетей. Основное внимание уделяется разработке структуры нейронной сети и программному обеспечению для обучения и распознавания образов, а также исследованию методов понижения размерности признаков. Проект описывает различные методы биометрической идентификации и включает результаты экспериментов по их эффективности.

Suai 25tvoi_Suai

��

Документ обсуждает принципы дифракции света с использованием решеток, описывая, как интенсивности и расположение максимумов и минимумов зависят от углов и длины волн. Он также объясняет, как освещение немонохроматическим светом влияет на спектральное разложение, с акцентом на угловую дисперсию и характеристики решетки. Основное внимание уделяется формам математических выражений, связывающих дифракционные параметры с длинами волн и углами отклонения.

Suai 34tvoi_Suai

��

Документ рассматривает характеристики дифракционных решеток, включая разрешающую способность и угловую дисперсию, при этом подчеркивается различие между спектрами, полученными с использованием призмы и решетки. Приведены формулы и описания методов наблюдения спектральных линий, а также детали лабораторной установки для проведения экспериментов. Также упоминаются дополнительные физические эксперименты и установки, связанные с механикой и волновой оптикой.

Визуализация структуры ТвиттерOleksii Voronkin

��

Документ представляет собой введение в использование Nodexl для визуализации структур сети Twitter. Nodexl поддерживает импорт данных из различных социальных сетей и позволяет настраивать визуальные характеристики графа, а также вычислять ключевые параметры сети. Также обсуждаются алгоритмы для представления графа, включая алгоритм Fruchterman-Reingold и эвристику Harel и Koren.

2004 Белова "Моделирование систем синхронизации с использованием хаотических ...RF-Lab

��

Документ представляет дипломный проект о моделировании систем синхронизации с использованием хаотических сигналов, разработанный студентом под руководством Н.Ю. Беловой и А.О. Мельникова в 2004 году. В рамках работы исследуются методы синхронизации нелинейных динамических систем, разработано программное обеспечение для численных экспериментов и рассмотрены перспективы применения динамического хаоса в телекоммуникациях. Заключение подчеркивает необходимость дальнейших исследований для внедрения полезных сигналов в хаотические несущие и достижения эффективной синхронизации.

Лекция 2Victor Kulikov

��

Документ представляет собой план лекции по обработке изображений, охватывающий различные аспекты, такие как цветовые модели, реализация фильтрации, статистика изображений и восстановление. Он также обсуждает проблемы, связанные с качеством изображений, методы шумоподавления и фильтрации, включая медиацию и гистограмму. В дополнение к этому, рассматриваются теоретические основы свертки и преобразования Фурье.

Глобальная дискретная оптимизация при помощи разрезов графовromovpa

��

Документ посвящён глобальной дискретной оптимизации с использованием разрезов графов и описывает теорию и алгоритмы, связанные с потоками и разрезами в сетях. Он рассматривает различные подходы к решению задач минимизации и максимизации, включая теорему Форда-Фалкерсона и различные алгоритмы, такие как IBFS и метод α-расширения. Также обсуждаются приложения в области анализа медицинских изображений и другие методы минимизации энергии в компьютерном зрении.

РЕАЛИЗАЦИЯ РАДИАЛЬНО-БАЗИСНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА МАССИВНО-ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ АРХИТЕК...ITMO University

��

Документ описывает реализацию радиально-базисной нейронной сети (RBFNN) на архитектуре графического процессора с использованием технологии CUDA для решения краевых задач математической физики. Автор приводит результаты сравнительного анализа времени обучения RBFNN на центральных и графических процессорах, демонстрируя значительное сокращение времени вычислений при распараллеливании. Основное внимание уделяется эффективности алгоритмов настройки параметров сети и експериментальным данным, подтверждающим преимущество GPU в вычислениях.

ИССЛЕДОВАНИЕ СХЕМЫ ДИФРАКЦИОННОГО КОНТРОЛЯ ПОЛОЖЕНИЙ ОБЪЕКТОВ С ИЗМЕНЯЮЩИМСЯ ...ITMO University

��

Документ представляет исследование схемы дифракционного контроля положений объектов с использованием изменяющегося масштаба спектра Фурье. Разработана математическая модель, описывающая амплитудно-фазовое распределение света и подтвержденная экспериментальными данными. Работа подчеркивает преимущества дифракционных методов в точности и чувствительности для контроля пространственных параметров объектов.

нейронная сеть кохоненаbu33ard

��

Сеть Кохонена представляет собой класс нейронных сетей, обучающихся без учителя для решения задач квантизации и выделения главных компонент. Алгоритм сети заключается в нормализации векторов выборки и нахождении позиционных векторов, минимизирующих среднеквадратичную ошибку, позволяя эффективно кодировать и сжимать сигналы. Самоорганизующаяся карта признаков, основанная на этой сети, улучшает визуализацию сложных данных в многомерных пространствах.

Построение видеомозаики на основе слабоконтрастных изображений донной поверхн...Ekaterina Sakharova

��

Документ описывает методы автоматического построения видеомозаики на основе низкоконтрастных изображений морского дна, подчеркивая важность предварительной обработки для улучшения качества склейки. Рассматриваются различные подходы к сопоставлению изображений, включая оптический поток и точечные дескрипторы, среди которых метод SURF показывает наибольшую стабильность на слабоконтрастных изображениях. Выводы указывают на ограничения других методов и рекомендуют использование BRISK для оперативных задач с возможностью перехода на более стабильные методы.

Лекция 9Ivan Stolyarov

��

Документ описывает концепцию извлечения знаний (data mining) из нейронных сетей, акцентируя внимание на поиск закономерностей и взаимосвязей в больших объемах данных. Он делит задачи data mining на две категории: разработку приложений для нейронных сетей и поддержку принятия решений, включая обучение и извлечение модели. Также рассматриваются различные подходы к извлечению знаний, такие как анализ реакции сети, визуализация и построение правил классификации с использованием алгоритмов.

Лекция 8Ivan Stolyarov

��

Документ обсуждает применение нейронных сетей (НС) для задач классификации образов, включая распознавание лиц и другие примеры, такие как медицинские изображения и идентификация личности. Рассматриваются преимущества и недостатки НС, их адаптивность и возможность точной аппроксимации, а также проблемы создания обучающих выборок. Внедряются различные архитектуры нейронных сетей, включая структуры, инвариантные к вращению, и сверточные сети, с выводами об их эффективности при детектировании лиц и других задачах.

Лекция 7Ivan Stolyarov

��

Документ обсуждает сеть Кохонена, сосредотачиваясь на самоорганизации и изменении весов по правилу Кохонена, а также методах нормализации и решения проблемы мертвых нейронов. Обсуждаются алгоритмы обучения, их сравнение и применение сети для компрессии данных, диагностики неисправностей и визуализации многомерной информации. В заключение приводятся достоинства и недостатки сети Кохонена.

Лекция 6Ivan Stolyarov

��

Документ охватывает различные типы рекуррентных нейронных сетей, включая сети Хопфилда, Хемминга и RMLP, а также их алгоритмы обучения и применения. Описываются методы и принципы работы ассоциативной памяти, функции ошибки и обучение методом Хебба. Сравниваются достоинства и недостатки сетей, включая эффективность и ограничения в контексте распознавания образов и кластеризации.

Лекция 5Ivan Stolyarov

��

Документ содержит рекомендации по использованию алгоритма обратного распространения ошибки в обучении нейронных сетей, описывая режимы обучения, такие как последовательный и пакетный. Рассматриваются аспекты оптимизации выборки данных, включая перекрестную проверку, раннюю остановку и инициализацию весов. Также упоминается важность нормировки входов и выбора целевых значений для правильной работы функций активации.

Лекция 4Ivan Stolyarov

��

Документ представляет лекцию по алгоритму обратного распространения ошибки в нейронных сетях и различным методам обучения, включая обучение с учителем и без учителя. Описываются основные шаги алгоритма, проблемы, такие как паралич сети и локальные минимумы, а также методы оптимизации, такие как градиентный спуск и имитация отжига. Лекция охватывает также техники, направленные на улучшение сходимости и уменьшение риска переобучения.

Лекция 2Ivan Stolyarov

��

Документ описывает принципы работы однослойных нейронных сетей (НС), включая структуру нейрона, активационные функции, такие как сигмоида и гиперболический тангенс, а также алгоритмы обучения, основанные на коррекции весов синаптических связей. Рассматриваются проблемы, возникающие на этапе обучения, такие как выбор алгоритма и начальная инициализация весов, а также задача классификации с помощью однослойного персептрона. Документ также затрагивает методы минимизации ошибки и критерии окончания обучения, включая переобучение.

Лекция 1Ivan Stolyarov

��

Лекция посвящена основам нейронных сетей (НС), их структуре и методам обучения, включая исторические достижения в этой области. Обсуждаются различные классификации НС, области их применения, такие как распознавание образов, прогнозирование и оптимизация, а также примеры использования НС в различных системах. Упоминаются конкретные задачи и примеры систем, демонстрирующие возможности и эффективность нейронных сетей.

Лекция 3

1. Лекция 3 . Проблема «исключающего или» Многослойный персептрон.

2. Однослойная НС. Проблема «исключающего ИЛИ» Невозможно построить однослойную НС, реализующую функцию XOR . Функция XOR :

3. Применение однослойных НС. 1. Предобработка входных образов для получения линейно разделимых классов. 2. SVM . 3. SNoW сети ( Sparse Network of Winnows).

4. Пример. Линеаризация (x,y) -> (x,y,x 2 +y 2 )

5. Многослойный персептрон - вес связи от нейрона i слоя k-1 к нейрону j слоя k ; - матрица весов для слоя k ; - выход нейрона j скрытого слоя k ; - л / к нейрона i слоя k ; - выход нейрона i выходного слоя.

6. Необходимость нелинейности функции активации Предположим, что функция активации линейна

7. Решение проблемы «исключающего ИЛИ»

8. Решение проблемы «исключающего ИЛИ» 1. Множество точек, для которых 2. Множество точек, для которых 3. Множество точек, для которых 4. Множество точек, для которых

9. Решение проблемы «исключающего ИЛИ»

10. Влияние архитектуры НС на ее функциональность

11. Влияние архитектуры НС на ее функциональность A: B: C:

12. Влияние архитектуры НС на ее функциональность

13. Влияние архитектуры НС на ее функциональность

14. Влияние архитектуры НС на ее функциональность

15. Влияние архитектуры НС на ее функциональность Выводы: 1. Добавление нейронов в слой позволяет изменять форму выделяемой области (при этом тип области не меняется), увеличивая точность разделения образов. 2. Добавление слоев позволяет изменять тип выделяемой области, расширяя классы классифицируемых образов.

16. Теорема об универсальной аппроксимации (1) Многослойный персептрон - аппроксиматор функции F : R m0 ->R Каково минимальное количество скрытых слоев для аппроксимации любой функции?

17. Теорема об универсальной аппроксимации (2) Архитектура универсального аппроксиматора функции F : R m0 ->R Входной слой : m 0 Внутренний слой : m 1 Выходной слой : 1 линейный нейрон Теорема существования Один внутренний слой – не всегда оптимальное решение

�ݺ�ߣ

Лекция 3

Recommended

More Related Content

What's hot (6)

More from Ivan Stolyarov (8)

Лекция 3