Поняття експертної системи. Принципи функціонування і навчання персептрона. Функції створення нейронних мереж. Процес синаптичної адаптації. Алгоритм роботи мережі Хопфілда. Сутність прогнозу та прогнозування. Короткі відомості про генетичні алгоритми.
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИЦі нейрони дозволяють мережі навчатися рішенню складних задач, послідовно витягуючи найважливіші ознаки з вхідного образу (вектора). Це вхідний сигнал (стимул), що поступає в мережу і передаваний вперед від нейрона до нейрона по всій мережі. [My_net,Y,E]=adapt(My_net,P,T); Для того, щоб мережа могла самоорганізовуватися, вектор синаптичних ваг нейрона повинен змінюватися відповідно до вхідного вектора . Функція dist обчислює відстань між вектором входу і вектором ваги нейрона; вхід функції активації n1 дорівнює поелементно добутку зваженого входу мережі на вектор зміщення; вихід кожного нейрона першого шару a1 є результатом перетворення вектора n1 радіальної базисної функцією radbas.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
