Нейронные сети

Содержание

Слайд 2

План

Актуальность
Цель
Представление
Что такое нейросеть
Виды
Нейрон
Функция активации
Пример
Обучение
Суть
Метод обратного распространения ошибки
Вывод

План Актуальность Цель Представление Что такое нейросеть Виды Нейрон Функция активации Пример

Слайд 3

Актуальность

В последнее время информации становится все больше, и обрабатывать её вручную стало

Актуальность В последнее время информации становится все больше, и обрабатывать её вручную
невозможно. Сейчас нейросети используются во всех областях информационных технологий, поэтому знания по этой теме востребованы и актуальны.

Слайд 4

Цель

Разобраться в работе нейросетей, их видах, методах машинного обучения, узнать о методе

Цель Разобраться в работе нейросетей, их видах, методах машинного обучения, узнать о методе обратного распространения ошибки.
обратного распространения ошибки. 

Слайд 5

Что такое нейросеть

Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами.

Что такое нейросеть Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой
Она позволяет компьютерным программам находить закономерности в данных.

Слайд 6

Схема компьютерной нейросети

Схема компьютерной нейросети

Слайд 7

Виды нейросетей

Многослойные

Однослойные

Помимо выходного и входного слоёв, имеются ещё несколько скрытых промежуточных слоёв.​

Сигналы

Виды нейросетей Многослойные Однослойные Помимо выходного и входного слоёв, имеются ещё несколько
со входного слоя сразу направляются на выходной слой.

Слайд 8

Нейрон

Основная составляющая нейронной сети. Принимают сигналы от других нейронов, обрабатывают их и

Нейрон Основная составляющая нейронной сети. Принимают сигналы от других нейронов, обрабатывают их и выдают ответ.
выдают ответ.

Слайд 9

Функция активации

Определяет выходное значение нейрона в зависимости от результата взвешенной суммы входов

Функция активации Определяет выходное значение нейрона в зависимости от результата взвешенной суммы входов и порогового значения.
и порогового значения.

Слайд 10

Пример

Пример

Слайд 11

Суть обучения нейросетей

Обучение нейронной сети — это поиск наилучшего набора весов для

Суть обучения нейросетей Обучение нейронной сети — это поиск наилучшего набора весов для максимизации точности предсказания.
максимизации точности предсказания.

Слайд 12

Метод обратного распространения ошибки

Метод обратного распространения ошибки — метод вычисления градиента, который используется

Метод обратного распространения ошибки Метод обратного распространения ошибки — метод вычисления градиента,
при обновлении весов многослойного перцептрона.

Слайд 13

Вывод

Нейронные сети появились около 100 лет назад и получили активное развитие в

Вывод Нейронные сети появились около 100 лет назад и получили активное развитие
последние 30 лет. Такой важный механизм на деле имеет не сложное строение, а алгоритмы обучения не требуют углубленных знаний в математике. Нейросеть - простой и мощный инструмент для анализа информации и предсказания возможных выводов из нее.
Имя файла: Нейронные-сети.pptx
Количество просмотров: 44
Количество скачиваний: 1