• Nie Znaleziono Wyników

LOGO ст. гр. СНм-51 Малюта Ю. Прогнозування за допомогою нейронних мереж

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "LOGO ст. гр. СНм-51 Малюта Ю. Прогнозування за допомогою нейронних мереж"

Copied!
17
0
0

Pełen tekst

(1)
(2)
(3)

LOGO

Біологічний нейрон

(4)
(5)
(6)
(7)

LOGO

Навчання штучної нейронної мережі

Правила навчання нейромережі:

Правило Хеба. Wij(k)=r xj (k) yi (k), r - коефіцієнт швидкості

Правило Хеба.

навчання.

Правило Хопфілда. Якщо одночасно вихідний та вхідний сигнал

Правило Хопфілда

нейрона є активними або неактивними, збільшуємо вагу з'єднання

оцінкою навчання, інакше зменшуємо вагу оцінкою навчання.

Правило "дельта". Wij= xj (di - yi).

Правило "дельта".

Правило градієнтного спуску. До кінцевого коефіцієнта зміни, що

Правило градієнтного спуску.

діє на вагу, додається пропорційна константа, яка пов'язана з оцінкою

навчання.

(8)
(9)
(10)

LOGO

Прогнозування за допомогою нейронних мереж

Нехай вхідне вікно має ширину m, вихідне вікно р=1, крок зміщення

s=1. Тоді сформована множина значень для однопараметричної

(11)
(12)

LOGO

Прогнозування за допомогою нейронних мереж

Нехай потрібно спрогнозувати взаємозалежні величини x(t), y(t), ..., z(t).

Якщо прийняти ширину вхідного вікна m, вихідного р=1, кроку

(13)
(14)
(15)
(16)
(17)

Cytaty

Powiązane dokumenty

Об’єктивними передумовами, що викликають необхідність економічного регулювання регіонального розвитку, до сьогодні виступають: по-перше, просторова

- удосконалити теоретико-методологічний підхід щодо прогнозування параметрів розподілу населення за рівнем грошових доходів, що включає систему

У роботі запропоновано застосування моделей ARMA та АРІМА для прогнозування часових рядів при аналізі трафіку локальних комп’ютерних мереж, коли трафік

Запропоновано методику розв’язування задачі класифікації зображень, яка ґрунтується на поєднанні вейвлет-перетворень та нейронних мереж.. Вейвлети дозволяють

 Метод прогнозування водоспоживання на основі моделі штучної нейронної мережі не

Грід являє собою програмно-апаратну інфраструктуру для розділяється використання обчислювальних вузлів, мереж, баз даних та інших ресурсів,

При розробці прогнозу споживання товарів клієнтами (а це швидше за все маркетингове завдання) фірма може.. ТА ПРАКТИКИ РОЗВИТКУ ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ визначити, що

Інтелектуальний аналіз даних (data mining) – це процес отримання та подальше застосування знань або раніше невідомої інформації з уже наявних доступних