Extras din laborator
Retele neuronale
În cea mai general forma a sa, o retea neuronala este o masina proiectata pentru a modela felul în care creierul rezolva o anumita problema sau executa o functie cu un anumit scop; reteaua este de obicei implementata folosindu-se componente electronice sau simulata prin software pe un calculator digital.
Preocuparea pentru retelele neuronale artificiale, denumite în mod curent retele neuronale, a fost motivata de recunoasterea faptului ca modul în care calculeaza creierul fiintelor vii este complet diferit de cel al calculatoarelor numerice conventionale.
O retea neuronala este un procesor masiv paralel, distribuit, care are o tendinta naturala de a înmagazina cunostinte experimentale si de a le face disponibile pentru utilizare. Ea se aseamana cu creierul în doua privinte:
- cunostintele sunt capatate de retea printr-un proces de învatare;
- cunostintele sunt depozitate nu în unitatile de procesare (neuroni), ci în conexiunile interneuronale, cunoscute drept ponderi sinaptice.
Retelele neuronale se caracterizeaza prin trei elemente: modelul neuronului, arhitectura retelei si algoritmul de antrenare folosit.
Neuronul prezinta o structura foarte simpla, având:
- un nivel de activare (de regula între -1 si 1);
- o valoare de iesire;
- o valoare reziduala;
- o functie de activare;
- o multime de conexiuni de intrare;
- o multime de conexiuni de iesire.
Fiecarei conexiuni îi corespunde o valoare reala, numita pondere sinaptica, care determina efectul intrarii respective asupra nivelului de activare a neuronului. În figura de mai sus, xi reprezinta intrarile, wi ponderile sinaptice, f functia de activare, ¸ valoarea prag iar y iesirea, care se calculeaza dupa formula:
Procedura folosita pentru a executa procesul de învatare se numeste algoritm de învatare, functia caruia este de a modifica ponderile sinaptice ale retelei într-un stil sistematic pentru a atinge obiectivul dorit de proiectare. Printre numeroasele proprietati interesante ale unei retele neuronale, cea mai semnificativa este abilitatea acesteia de a învata prin intermediul mediului înconjurator, si prin aceasta sa-si îmbunatateasca performantele; cresterea performantelor are loc în timp si conform cu unele reguli prestabilite. Exista doua tipuri importante de învatare: supervizata si nesupervizata.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Retele Neuronale.doc