и систем НАН Украины
отдел Нейротехнологий
neuro@immsp.kiev.ua
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Динамические нейронные сети и их аттракторы презентация
Содержание
- 1. Динамические нейронные сети и их аттракторы
- 2. Фрагмент нервной ткани коры мозга
- 3. Нервная клетка ,
- 4. Перцептрон Розенблатта (1957г.) Проблема “исключающее ИЛИ”
- 5. Градиентный подход к обучению
- 6. Сеть Хопфилда Сеть Хопфилда Двустороняя
- 7. Уравнение энергии сети
- 8. Обратные связи и аттракторы нейронной сети Хопфилда
- 9. Рекуррентная нейронная сеть
- 10. Рекурентный многослойный перцептрон (RMLP).
- 11. Нейроны рекуррентной сети нелинейная
- 12. Динамический нейрон настраиваемые параметры:
- 13. Обучение рекуррентной нейросети
- 14. Схема коррекции веса прямых (W) и обратных
- 15. Принцип обратного распространения во времени
- 16. Echo State Network
- 17. Виртуальная нейросеть
- 18. Уравнение состояния сети
- 19. Открытая динамическая нейронная сеть
- 20. Псевдоинверсный алгоритм Свойства матрицы
- 21. Динамические аттракторы
- 22. Фрагмент нервной ткани коры мозга
- 23. Структура синаптической матрицы слоя нейронов Хопфилдовский нейронный ансамбль
Фрагмент нервной ткани коры мозга
Слайд 1Динамические нейронные сети и их аттракторы
Резник Александр Михайлович
Институт проблем математических
машин
Слайд 4Перцептрон Розенблатта (1957г.)
Проблема “исключающее ИЛИ”
и ее
решение
x2
x2
x1
x1
x2
x1
b
y
y<0
y>0
y= sign (a1 x1+a2 x2 -b)
Слайд 8Обратные связи и аттракторы нейронной сети Хопфилда
Статический и динамический аттракторы сети
из 4 нейронов
Рекуррентные связи динамических нейронов
Слайд 11Нейроны рекуррентной сети
нелинейная активационная функция нейрона;
вес связи для j-входа нейрона
l-го слоя
множество значений задержки свзи τ
Условие устойчивого состояния
множество значений задержки свзи τ
Условие устойчивого состояния
постсинаптический потенциал:
Слайд 12Динамический нейрон
настраиваемые параметры:
- веса межнейронных связей
- коэффициенты инерции
Слайд 13Обучение рекуррентной нейросети
Обучающая после-довательность
Функция ошибки
Дельта-
правило
для прямых связей
для обратных связей
Слайд 18Уравнение состояния сети
Нейронная сеть как динамическая система (X,Y,U)
Траектория
состояния
Условие
аттрактора
Аттракторы динамической нейросети
____________________________________________________________
