Нейронные сети

  БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи                                                        

УДК 004.9

Чжао Цзянь

Нейронные сети

Реферат по
«Основам информационных технологий»

Магистранта кафедры  прикладной лингвистики филологического факультета

Специальность: языкознание

Рецензент:
к.т.н., доцент Новиков Василий Алексеевич

Минск, 2018

Оглавление

Оглавление        3

Введение        4

Глава 1Базовые понятия искусственного нейрона...................................................5

1.1 Структура искусственного нейрона.....................................................................5

1.2.Активационные функции......................................................................................5

Глава 2 История развития нейронных сетей.............................................................5

Глава 3 Классификация ............................................................................................10

3.1 Классификация по типу входной информации.................................................10

3.2 Классификация по характеру обучения............................................................10

3.3 Классификация по характеру настройки синапсов..........................................10

3.4 Классификация по времени передачи сигнала.................................................10

3.5 Классификация по характеру связей.................................................................11

3.5.1.Сети прямого распространения (Feedforward)........................................... .11

3.5.2.Рекуррентные нейронные сети......................................................................11

3.5.3.Радиально-базисные функции.......................................................................12

3.5.4.Самоорганизующиеся карты.........................................................................12

Глава 4 Преимущества нейронных сетей................................................................14  Глава 5 Этапы решения задач...................................................................................16

5.1 Сбор данных для обучения.................................................................................16

5.2 Выбор топологии сети.........................................................................................17

5.3 Экспериментальный подбор характеристик сети.............................................17

5.4 Экспериментальный подбор параметров обучения.........................................17

5.5 Обучение сети......................................................................................................18

5.6 Проверка адекватности обучения......................................................................18

Глава 6 Известные применения нейронных сетей.................................................20

6.1 Распознавание образов и классификация..........................................................20

6.1.1 Используемые архитектуры нейросетей......................................................20

6.2 Принятие решений и управление.......................................................................20

6.2.1 Используемые архитектуры нейросетей......................................................21

6.3 Кластеризация......................................................................................................21

6.3.1 Используемые архитектуры нейросетей......................................................21

6.4 Прогнозирование.................................................................................................22

  6.4.1 Используемые архитектуры нейросетей......................................................22

6.5 Аппроксимация....................................................................................................22