9358650775
Seci neuronowe
Liczba neuronów w warstwach ukrytych
• Zbyt mała liczba neuronów ukrytych powoduje niezdolność sieci do zgromadzenia dostatecznej wiedzy o rozwiązywanym problemie
• Za duża liczba neuronów jest z kolei przyczyną zbyt dokładnego zapamiętywania przez sieć danych treningowych, co powoduje kłopoty z uogólnieniem ich na przypadki nie objęte procesem uczenia. Problem ten rozwiązuje się zwykle eksperymentalnie
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
Analiza SWOT - Gospodarka Słabe strony • zbyt mała liczba miejsc pracy,
Zdjęcie0111 3 H Adwutustrac)a rządowa uwala, te przy aktualnie wyznaczonej przez, rynek cenk H produ
- zbyt mała liczba połączeń komunikacji zbiorowej w relacji centrum - peryferia
Allego. Wynikają one ze złamania prawa Allego Zgodnie z nim zbyt duża lub zbyt mała liczba osob
embrio46 > łuku gardłowego Zespół jest spowodowany zbyt małą liczbą komórek pochodzący
Seci neuronoweLiczba neuronów w warstwach SN • Warstwy wejściowa i wyjściowa
skanuj0361 (2) 1) liczba zębów w małym kole (zi) nie może być zbyt mała, gdyż powo
Seci neuronoweFunkcje przejścia (aktywacji) neuronu tangens hiperboliczny logistyczna
Seci neuronoweDwie fazy działania SN • faza treningowa (uczenia się) •
Seci neuronoweGrupy algorytmów uczących • nadzorowane (z nauczycielem) •
Seci neuronowePrzetwarzanie realizowane przez SN ■ klasyfikacja, realizowana przez
Seci neuronoweDobór parametrów SN. Problemy. Uczenie Architektura • wybór
Seci neuronoweWybór architektury SN Różnorodność architektur SN, liczebność ich modyfikacji,
Seci neuronowe SN są częścią dziedziny Sztucznej Inteligencji Sztuczna Inteligencja (SI) zajmuje się
Seci neuronowePoddziedziny Sztucznej Inteligencji: • systemy ekspertowe •
Seci neuronoweDwa sposoby tworzenia modelu problemu 1. Budowa modelu poprzez opis
Seci neuronowe Sztuczna Sieć Neuronowa (SN) jest systemem wzajemnie połączonych prostych elemen
więcej podobnych podstron