Page 74 - 4522

ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 9

ДОСЛІДЖЕННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОМЕРЕЖ З
МЕТОЮ ЗАСТОСУВАННЯ ЇХ В СИСТЕМАХ
МОНІТОРИНГУ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ ГАЛУЗІ

Мета: вивчити різні моделі формального нейрона і
методи навчання одношарового персептрона; дослідити вплив
виду функції активації нейрона, а також кроку навчання на
час і точність навчання і класифікації (оцінювання);
ознайомитися зі стандартними програмними засобами для
моделювання одношарового персептрона. (2 год).

Завдання:
Здійснити навчання одношарового персептрона

Основні теоретичні положення
Нервова система людини складається з клітин, які
називаються нейронами, і має надзвичайну складність:
15
11
близько 10 нейронів беруть участь у близько 10
передавальних зв'язках, що мають довжину метр і більше.
Кожен нейрон має багато якостей, спільних з іншими
клітинами, але його унікальною здатністю є прийом, обробка і
передача електрохімічних сигналів по нервовим шляхам, що
утворюють комунікаційну систему мозку.
Дендрити йдуть від тіла нервової клітини до інших
нейронів, де вони приймають сигнали в точках з'єднання, які
називаються синапсами.
Прийняті синапсом вхідні сигнали підводяться до тіла
нейрона. Тут вони сумуються, причому одні входи прагнуть
збудити нейрон, інші – перешкодити його збудженню. Коли
сумарне збудження в тілі нейрона перевищує деякий поріг,
нейрон збуджується, посилаючи по аксону сигнал іншим
нейронам. У цієї основної функціональної схеми багато
ускладнень і виключень, проте більшість штучних нейронних
мереж (НМ) моделюють лише ці прості властивості.

73