Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.

Slides:

Advertisements

Podobné prezentace

Automatizační a měřicí technika (B-AMT)

Advertisements

Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Baví vás práce s lidmi, chcete rozhodovat o nových projektech a řídit jejich realizaci? Chcete-li být.

Algoritmy a struktury meuropočítačů ASN – C2

(cellular neural networks)

Automatická fonetická segmentace pomocí UNS Registr - 36 neuronových sítí MLNN (pro každou českou hlásku jedna UNS) Trénovací množina: databáze promluv.

Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)

Problém obchodního cestujícího a příbuzné úlohy Projekt katedry aplikované matematiky – K611 FD ČVUT.

ASN - cvičení 2 : Ukázky práce s NN-Toolboxem

SSC - cvičení 7 Aplikace programového systému Speech Laboratory - SL Postup: 1.Zkopírovat z adresy

SSC - cvičení 3 MATLAB - BPG algoritmus 1.Vytvořit tréninková data 2.Vytvořit objekt sítě 3.Natrénovat síť 4.Simulace Funkce pro učení: learngd … základní.

Koncepce rozvoje a řízení vědy a výzkumu

Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci

Mapy a geografické informační systémy

Vypracoval: Ladislav Navrátil, EI-4 Umělá inteligence Zaměření Expertní systémy.

ROZHODOVACÍ PROCESY PRO VÍCECESTNÉ TELEMATICKÉ APLIKACE Filip Ekl

DOK „Umělá inteligence“ v DOK (i jinde). NEURONOVÉ SÍTĚ.

Strojírenství zaměření Automatizační a robotizační systémy

1 Číslo-název šablony klíčové aktivityIII/2–Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Tematická oblastZáklady informatiky a hardware DUMVY_32_INOVACE_ODB_525.

Neuronové sítě Jakub Krátký.

Vícevrstvé neuronové sítě.  Neuronové sítě jsou složeny z neuronů tak, že výstup jednoho neuronu je vstupem jednoho nebo více neuronů  Propojení neuronů.

Adéla Masopustová Alena Seifrtová Lukáš Hůla

Neuronové sítě Martin Vavřička Copyright 2004 © Martin Vavřička 2004 – V 53 ČVUT v Praze – fakulta Stavební.

Laboratorní model „Kulička na ploše“ 1. Analytická identifikace modelu „Kulička na ploše“ 2. Program „Flash MX 2004“ Výhody/Nevýhody Program „kulnapl.swf“

Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Baví vás práce s lidmi, chcete rozhodovat o nových projektech a řídit jejich realizaci? Chcete-li být.

Systémy pro podporu managementu 2

Matematické metody v ekonomii (MME)

Ústav automatizace a měřicí techniky

Artificial Intelligence (AI).  „Úloha patří do oblasti umělé inteligence, jestliže řešení, které najde člověk považujeme za projev jeho inteligence.

Geoinformační technologie Geografické informační systémy (GIS) Výukový materiál pro gymnázia a ostatní střední školy © Gymnázium, Praha 6, Nad Alejí 1952.

Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)

Umělá inteligence Minského definice: UI je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který –

Realtime identifikace osob podle hlasu

VŠB Technická univerzita Ostrava

SIGNÁLY A SOUSTAVY V MATEMATICKÉ BIOLOGII

Speciální struktury číslicových systémů ASN – P9

Logika a umělá inteligence pro multi-agentní systémy Mobilní agent řízený neuronovou sítí.

Kybernetika Jakub Ježek 3IT.

Paralelní algoritmy ve zpracování dat Bc. Jan Hofta Výzkumný úkol:

Přístup k řešení bezpečnosti IT Nemochovský František ISSS Hradec Králové, dubna 2005.

Alternativy k evolučním optimalizačním algoritmům Porovnání genetických algoritmů a některých tradičních stochastických optimalizačních přístupů David.

Jazyky pro umělou inteligenci RNDr. Jiří Dvořák, CSc.

Model lidského zraku pro hodnocení kvality obrazu

Základy technické diagnostiky (rzi)

Experimentální metody (qem)

Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.

Bakalářský obor STM-ECTS Manažerská informatika. Vidíte své budoucí uplatnění spíše v managementu a řízení, než v čistě inženýrské/technické pozici? Chcete.

© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P14 Hopfieldovy sítě Asociativní paměti rekonstrukce původních nezkreslených vzorů předkládají se neúplné nebo.

Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006.

Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.

Ústav technických zařízení budov MĚŘENÍ A REGULACE Ing. Václav Rada, CSc. ZS – 2003/

Neuronové sítě. Vývoj NS 1943 – W. McCulloch, W. Pittse – první jednoduchý matematický model neuronu 1951 – M. Minsky - první neuropočítač Snark 1957.

Neuronové sítě.

Ústav technických zařízení budov MĚŘENÍ A REGULACE Ing. Václav Rada, CSc. ZS – 2003/

Využití neuronových sítí IVTH – Informační technologie ve vodním hospodářství Vypracoval: Jiří Vacek Z-92.

B i o c y b e r n e t i c s G r o u p Úvod do biomedicínské informatiky Lenka Lhotska Gerstnerova laboratoř, katedra kybernetiky ČVUT FEL Praha

Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.

Geografické informační systémy pojetí, definice, součásti

Studijní obor AUTOMATIZACE a ŘÍDICÍ TECHNIKA Bc.Ing. Bc. a navazujícího Ing. studijního programu Chemické a procesní inženýrství PROČ? Automatizace a řídicí.

Laplaceova transformace

Technické znalectví a pojišťovnictví

Multiprotocol Label Switching (MPLS)

Metody strojového učení

Projekt - K620 Řízení a modelování silniční dopravy

Vědní obory zabývající se informacemi

ŘÍZENÍ OBCHODU Katedra managementu Ing. Patricia Jakešová

Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze

Neuronové sítě.

Geografické informační systémy

Transkript prezentace:

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie obvodů K331 kancelář: 614, B3 tel.: Úvod Neuronové sítě - historie - odlišnosti - výhody a nevýhody Oblasti aplikací biologických a umělých neuronových sítí Současné světové trendy Využití umělých neuronových sítí pro zpracování signálu Modely neuronu Aktivační funkce

BIOLOGICKÝ NEURON

Oblasti aplikací biologických a umělých neuronových sítí energetika, medicína, telekomunikace, průmysl, finančnictví a bankovnictví, obchod meteorologie, obrana a bezpečnost, doprava geologie, astronautika Úlohy řešené pomocí UNS predikce časových řad, klasifikace analýza a klasifikace složitých signálů – neperiodických, kvaziperiodických i vícerozměrných rozpoznání a syntéza řeči – identifikace řečníka rozpoznání obrazů a scén - rozpoznání písma a značek komprese, expanze, kódování signálů adaptivní filtrace signálu ze šumu adaptivní řízení složitých systémů a systémů - v nepřístupných nebo nebezpečných oblastech systémy pro podporu rozhodování, expertní systémy optimalizace aplikace v robotice aplikace v lékařských vědách

Současné světové trendy Návrat k jednodušším architekturám Nejčastější typ – UNS s učením BPG a SOM Při technických aplikacích nejčastěji používán NN – Toolbox Matlab Důraz kladen na zpracování vstupních dat Zlepšování algoritmů učení, rychlejší modifikace, snižování náročnosti na kapacitu paměti Rozvoj oblastí zabývajících se neuronovými sítěmi a jejich aplikacemi se neomezuje pouze na vyspělé země (USA, VB, Japonsko), ale jsou používány např. na ostrově Mauricius, v Jižní Africe, Bolívii, Mexiku, Korei, … International Joint Conference on Neural Network Široké spektrum problémů týkajících se teorie a především aplikací neuronových sítí (největší konference v této oblasti na světě) Další konference: ICANN, ICANNGA a další

Dělení neuronů podle povahy vstupních dat: binární s nespojitými přenosovými funkcemi (modely 1. generace) spojité se spojitými přenosovými funkcemi (modely 2. generace) Synaptická váha w ij aktuální vstupy předchozí zkušenosti Vektor synaptických vah – synaptic weights Vyjadřuje uložení zkušeností do neuronu. Je schopen se adaptovat na nově získané zkušenosti během učení. Kombinace vstupního vektoru x(t) a vektoru synaptických vah w(t) se přiřazuje jednotlivým složkám vektoru x(t) jako určitá váha odpovídající uložení zkušeností.