Perceptron, Hopfieldova síť - eAMOS
Perceptron, Hopfieldova síť - eAMOS Perceptron, Hopfieldova síť - eAMOS
Přenosové funkce
Rosenblattův perceptron Rosenblatt – r. 1958. Inspirace lidským okem Podle fyziologického vzoru je třívrstvá: Vstupní vrstva – rozvětvovací – jejím úkolem je mapovánídvourozměrného pole čidel na jednorozměrný vektorpřenosových elementů Druhá vrstva – detektory rysů – detekce příznaků (démony) Třetí vrstva – rozpoznávače vzorů Váhy na první a druhé vrstvě jsou pevné, váhy natřetí nastavujeme při učení (proto tuto vrstvupočítáme mezi jednovrstvé, i když jsou zde třivrstvy)
- Page 1: Perceptron
- Page 5 and 6: Rosenblattův perceptron Vlastní p
- Page 7 and 8: PerceptronRozdíl mezi McCulloch-Pi
- Page 9 and 10: Učící algoritmus perceptronu
- Page 11 and 12: Geometrická interpretace učení
- Page 13 and 14: Lineárně separovatelné a nesepar
- Page 15 and 16: ADALINE (Adaptive Linear Neuron) Za
- Page 17 and 18: Hopfieldova síť
- Page 19 and 20: Hopfieldova síť Vstupy x 0 ,x 1 ,
- Page 21 and 22: Hopfieldova síť - vybavování
- Page 23: Hopfieldova síť - příkladVybavo
Rosenblattův perceptron Rosenblatt – r. 1958. Inspirace lidským okem Podle fyziologického vzoru je třívrstvá: Vstupní vrstva – rozvětvovací – jejím úkolem je mapovánídvourozměrného pole čidel na jednorozměrný vektorpřenosových elementů Druhá vrstva – detektory rysů – detekce příznaků (démony) Třetí vrstva – rozpoznávače vzorů Váhy na první a druhé vrstvě jsou pevné, váhy natřetí nastavujeme při učení (proto tuto vrstvupočítáme mezi jednovrstvé, i když jsou zde třivrstvy)
Change language