Ontogeniczne sieci neuronowe. O sieciach zmieniających swoją strukturę
|
|
- Szczepan Marek
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Norbert Jankowski Ontogeniczne sieci neuronowe O sieciach zmieniających swoją strukturę Warszawa 2003
2 Opracowanie książki było wspierane stypendium Uniwersytetu Mikołaja Kopernika
3 Spis treści Wprowadzenie 15 1 Funkcje transferu Funkcjerealizowaneprzezneuron Funkcjeaktywacji Miary odległości i podobieństwa jako funkcje aktywacji Jednorodnemiaryodległości Niejednorodnemiaryodległości Funkcje aktywacji powstające jako złożenie iloczynu skalarnegoimiarpodobieństwa Funkcjewyjścia Funkcjesigmoidalne Funkcje zlokalizowane wokół jednego centrum Funkcjesemi-centralne Funkcjetransferu Nielokalnefunkcjetransferu Lokalneisemi-lokalnefunkcjetransferu Gaussowska i sigmoidalna funkcja wstęgowa Funkcjeogęstościachelipsoidalnych Uniwersalnefunkcjetransferu Funkcjebicentralne Rozszerzeniafunkcjibicentralnych Funkcje bicentralne z niezależnymi skosami Funkcjebicentralnezrotacją Funkcje bicentralne z rotacją i niezależnymi skosami Hierarchia funkcji transferu pod względem ich elastyczności Końcowe porównanie różnych funkcji transferu Sieci z radialnymi funkcjami bazowymi (RBF) Sieci z radialnymi funkcjami bazowymi i regularyzacją Uogólniona sieć z radialnymi funkcjami bazowymi (GRBF) Metody inicjalizacji i uczenia bez nadzoru sieci typu RBF Inicjalizacja położeń zbiorem wektorów uczących
4 4 SPIS TREŚCI Inicjalizacja położeń poprzez podzbiór zbioru uczącego Inicjalizacja położeń metodą klasteryzacji k-średnich Inicjalizacja za pomocą metody k najbliższych sąsiadów Konstruowanie klastrów za pomocą dendrogramów Inicjalizacja za pomocą histogramów i drzew decyzyjnych UczenieznadzoremsieciRBF RozszerzeniasieciRBF RozszerzeniagłównegorównaniasieciRBF Regularyzacja InnemetodyuczeniasieciRBF PorównaniesieciRBFzsieciamiMLP Probabilistyczne sieci neuronowe Support Vector Machines (SVM) Funkcjejądrowe Konstrukcjaoptymalnejhiperpłaszczyzny Konstrukcja hiperpłaszczyzny dla przypadków nieseparowalnych (C-SVC) ν-svc Problem regresji (ǫ-svr) Problem regresji dla ν-svm (ν-svr) Optymalizacja problemów programowania kwadratowego (QP) Dekompozycja WybórzbioruroboczegodlaC-SVM Kryteriumstopu Wybór zbioru roboczego dla ν-svm Kryterium stopu dla ν-svm Analityczne rozwiązanie problemu dekompozycji Wyznaczenie wartości b i ρ Dalsze sposoby przyspieszenia rozwiązywania problemów QPdlaSVM ZbieżnośćalgorytmówdekompozycjiQP SVMaRBF Meta-SVM Walidacjaskośnastosowanadouczenia WynikialgorytmuMeta-SVM Podsumowanie Ontogeniczne modele sieci neuronowych Modelezmniejszającestrukturę Modelezmniejszającestrukturęaregularyzacja Rozpadwag Eliminacjawag MLP2LN Lokalnaregresjagrzbietowa...140
5 SPIS TREŚCI Metodywspółdzieleniawag Usuwanie wag metodami Optimal Brain Damage (OBD) ioptimalbrainsurgeon(obs) Statystyczne i inne metody zmniejszania struktury sieci neuronowych Modeleostrukturachrozrastającychsię Algorytmkafelkowania Algorytmkieszonkowy Sieć kafelkowa dla problemów wieloklasowych Algorytmwieżaipiramida Upstart Algorytm budowania sieci kaskadowych przez analizę dychotomii Algorytmkorelacjikaskadowej Kaskadowasiećperceptronowa FeatureSpaceMapping(FSM) SiećRANzprzydziałemzasobów Uczeniesekwencyjne GeometryczneKryteriumRozrostu AdaptacjasieciRAN Sieć IncNet ze statystyczną kontrolą złożoności sieci Strukturasieciifunkcjetransferu RozszerzonyfiltrKalmana SzybkawersjarozszerzonegofiltruKalmana Kryteriumwystarczalnościmodelu Usuwanieneuronów Łączenieneuronów WykorzystaniesieciIncNetwklasyfikacji Charakterystyka parametrów kontroli procesu adaptacji sieciincnet Siećneuronowaoptymalnychfunkcjitransferu Siećoptymalnychfunkcjitransferu(OTFN) Usuwanieneuronów Statystyczne kryterium usuwania neuronów Kryteriumwystarczalnościsieci SiećoptymalnychfunkcjitransferutypuII Przykłady działania sieci optymalnych funkcji transferu Problemparzystości Problempółsferyipółprzestrzeni Problemtrójkąta...184
6 6 SPIS TREŚCI 5 Komitety modeli K-klasyfikatorów K 2 -klasyfikatorów Maszynaliniowa Sposobypodejmowaniadecyzjiprzezkomitet Bootstrap Aggregating (Bagging) BoostingiAdaBoost Innekomitety Arcing RegionBoost Stacking Grading Mixtureoflocalexperts Komitetyheterogeniczne Komitetyzlokalnąkompetencją Wstępne i końcowe przetwarzanie danych Transformacjedanych Wartościnietypoweibrakujące Wartościnietypowe Wartościbrakujące Metodyselekcjiiważeniacech Ważenie i selekcja cech dyskretną metodą quasi-gradientową Algorytmważeniacech Uczenie z wykorzystaniem walidacji skośnej Estymacjawagkońcowych Procedura FindWeights Eliminacjacech Przykłady rezultatów dla ważenia cech Bazadanychtarczycy Dane wyrostka robaczkowego (Appendicitis) Dane Australian credit Dane opisujące flagi narodowe (Flags) Danerakapiersi Zbiór danych Glass Danechoróbserca Daneopisującegatunkiwin Podsumowanie Regularyzacjadanych Odcienieszarości Eliminacja złych wektorów i przeetykietowanie klas Przykładyużyciaregularyzacjidanych Podsumowanie...223
7 SPIS TREŚCI Przedziały ufności jako narzędzie analizy danych i wizualizacji wyników Przedziały ufności i probabilistyczne przedziały ufności aregułylogiczne Zastosowanie sieci neuronowych Technikiporównywaniaróżnychmodeli MedycznezastosowaniasieciIncNet Klasyfikacja i analiza danych psychometrycznych Opisproblemu Dane Procesuczenia Porównanieianalizawyników Typowemedycznedaneporównawcze Zapaleniewyrostkarobaczkowego Danedotyczącerakapiersi Danedotyczącezapaleniawątroby Danedotyczącecukrzycy Chorobytarczycy Aproksymacja FunkcjaHermita FunkcjaGaboraiGirosiego FunkcjaSugeno Zakończenie 277 Bibliografia 279 Skorowidz 298 Ilustracje kolorowe 305
Ontogeniczne sieci neuronowe. O sieciach zmieniających swoją strukturę
Norbert Jankowski Ontogeniczne sieci neuronowe O sieciach zmieniających swoją strukturę Warszawa 23 Opracowanie książki było wspierane stypendium Uniwersytetu Mikołaja Kopernika Spis treści Wprowadzenie
4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74
3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15
Uczenie sieci radialnych (RBF)
Uczenie sieci radialnych (RBF) Budowa sieci radialnej Lokalne odwzorowanie przestrzeni wokół neuronu MLP RBF Budowa sieci radialnych Zawsze jedna warstwa ukryta Budowa neuronu Neuron radialny powinien
Sieci neuronowe do przetwarzania informacji / Stanisław Osowski. wyd. 3. Warszawa, Spis treści
Sieci neuronowe do przetwarzania informacji / Stanisław Osowski. wyd. 3. Warszawa, 2013 Spis treści Przedmowa 7 1. Wstęp 9 1.1. Podstawy biologiczne działania neuronu 9 1.2. Pierwsze modele sieci neuronowej
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji
Automatyczna predykcja. Materiały/konsultacje. Co to jest uczenie maszynowe? Przykład 6/10/2013. Google Prediction API, maj 2010
Materiały/konsultacje Automatyczna predykcja http://www.ibp.pwr.wroc.pl/kotulskalab Konsultacje wtorek, piątek 9-11 (uprzedzić) D1-115 malgorzata.kotulska@pwr.wroc.pl Co to jest uczenie maszynowe? Uczenie
UCZENIE MASZYNOWE III - SVM. mgr inż. Adam Kupryjanow
UCZENIE MASZYNOWE III - SVM mgr inż. Adam Kupryjanow Plan wykładu Wprowadzenie LSVM dane separowalne liniowo SVM dane nieseparowalne liniowo Nieliniowy SVM Kernel trick Przykłady zastosowań Historia 1992
Przykładowe funkcje przejścia używane przy budowie sztucznych neuronów
Przykładowe funkcje przejścia używane przy budowie sztucznych neuronów Funkcja Wzór funkcji Wzór pochodnej Sigmoida f(s)=1/(1+e -(β*s) ) f (s)=β*(1- f(s))* f(s) Funkcje przejścia neuronu powinno się rozpatrywać
SIECI RBF (RADIAL BASIS FUNCTIONS)
SIECI RBF (RADIAL BASIS FUNCTIONS) Wybrane slajdy z prezentacji prof. Tadeusiewicza Wykład Andrzeja Burdy S. Osowski, Sieci Neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Rozdz. 5, PWNT, Warszawa 1996. opr. P.Lula,
Lokalne klasyfikatory jako narzędzie analizy i
Lokalne klasyfikatory jako narzędzie analizy i klasyfikacji sygnałów 25 listopada 2005 Lokalne klasyfikatory... 2 Część I Hierarchiczne biortogonalne bazy dyskryminacyjne Lokalne klasyfikatory... 3 Sformułowanie
Systemy Inteligentnego Przetwarzania wykład 7: Sieci RBF
Systemy Inteligentnego Przetwarzania wykład 7: Sieci RBF Dr inż. Jacek Mazurkiewicz Katedra Informatyki Technicznej e-mail: Jacek.Mazurkiewicz@pwr.edu.pl Bazowe funkcje radialne (1) Sieci neuronowe wielowarstwowe
Klasyfikacja LDA + walidacja
Klasyfikacja LDA + walidacja Dr hab. Izabela Rejer Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Plan wykładu 1. Klasyfikator 2. LDA 3. Klasyfikacja wieloklasowa 4. Walidacja
Prof. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
Elementy modelowania matematycznego
Elementy modelowania matematycznego Modelowanie algorytmów klasyfikujących. Podejście probabilistyczne. Naiwny klasyfikator bayesowski. Modelowanie danych metodą najbliższych sąsiadów. Jakub Wróblewski
Widzenie komputerowe
Widzenie komputerowe Uczenie maszynowe na przykładzie sieci neuronowych (3) źródła informacji: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT 1996 Zdolność uogólniania sieci neuronowej R oznaczenie
Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311
Sztuczne sieci neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311 PLAN: Wykład 5 - Metody doboru współczynnika uczenia - Problem inicjalizacji wag - Problem doboru architektury
Zastosowania sieci neuronowych
Zastosowania sieci neuronowych aproksymacja LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. aproksymacja funkcji odległość punktów źródło: Żurada i in. Sztuczne sieci neuronowe, przykład 4.4, str. 137 Naucz sieć taką
Ontogeniczne sieci neuronowe w zastosowaniu do klasyfikacji danych medycznych
Norbert Jankowski Ontogeniczne sieci neuronowe w zastosowaniu do klasyfikacji danych medycznych PRACA DOKTORSKA POD KIERUNKIEM PROF. WŁODZISŁAWA DUCHA Katedra Metod Komputerowych Uniwersytetu Mikołaja
IMPLEMENTACJA SIECI NEURONOWYCH MLP Z WALIDACJĄ KRZYŻOWĄ
IMPLEMENTACJA SIECI NEURONOWYCH MLP Z WALIDACJĄ KRZYŻOWĄ Celem ćwiczenia jest zapoznanie się ze sposobem działania sieci neuronowych typu MLP (multi-layer perceptron) uczonych nadzorowaną (z nauczycielem,
AUTOMATYKA INFORMATYKA
AUTOMATYKA INFORMATYKA Technologie Informacyjne Sieć Semantyczna Przetwarzanie Języka Naturalnego Internet Edytor Serii: Zdzisław Kowalczuk Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów
Meta-uczenie co to jest?
Meta-uczenie co to jest? Uczenie się tego jak się uczyć Uwolnienie się od uciażliwego doboru MODELU i PAREMETRÓW modelu. Bachotek05/1 Cele meta-uczenia Pełna ale kryterialna automatyzacja modelowania danych
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną niezależność zmiennych niezależnych (tu naiwność) Bardziej opisowe
Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.
Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. zajecia.jakubw.pl/nai Literatura: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 997. PODSTAWOWE ZAGADNIENIA TECHNICZNE AI
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 07 Uczenie nienadzorowane.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 7. M. Czoków, J. Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 212-11-28 Projekt pn. Wzmocnienie potencjału dydaktycznego UMK w Toruniu
Python : podstawy nauki o danych / Alberto Boschetti, Luca Massaron. Gliwice, cop Spis treści
Python : podstawy nauki o danych / Alberto Boschetti, Luca Massaron. Gliwice, cop. 2017 Spis treści O autorach 9 0 recenzencie 10 Wprowadzenie 11 Rozdział 1. Pierwsze kroki 15 Wprowadzenie do nauki o danych
Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta
Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta www.michalbereta.pl Sieci radialne zawsze posiadają jedną warstwę ukrytą, która składa się z neuronów radialnych. Warstwa wyjściowa składa
Algorytmy klasteryzacji jako metoda dyskretyzacji w algorytmach eksploracji danych. Łukasz Przybyłek, Jakub Niwa Studenckie Koło Naukowe BRAINS
Algorytmy klasteryzacji jako metoda dyskretyzacji w algorytmach eksploracji danych Łukasz Przybyłek, Jakub Niwa Studenckie Koło Naukowe BRAINS Dyskretyzacja - definicja Dyskretyzacja - zamiana atrybutów
Sieć przesyłająca żetony CP (counter propagation)
Sieci neuropodobne IX, specyficzne architektury 1 Sieć przesyłająca żetony CP (counter propagation) warstwa Kohonena: wektory wejściowe są unormowane jednostki mają unormowane wektory wag jednostki są
Metody sztucznej inteligencji Zadanie 3: (1) klasteryzacja samoorganizująca się mapa Kohonena, (2) aproksymacja sieć RBF.
Metody sztucznej inteligencji Zadanie 3: ( klasteryzacja samoorganizująca się mapa Kohonena, (2 aproksymacja sieć RBF dr inż Przemysław Klęsk Klasteryzacja za pomocą samoorganizującej się mapy Kohonena
Biometria WYKŁAD 7: ROZPOZNAWANIE I KLASYFIKACJA OBIEKTÓW
Biometria WYKŁAD 7: ROZPOZNAWANIE I KLASYFIKACJA OBIEKTÓW http://ryszardtadeusiewicz.natemat.pl/151007,klasyka-sztucznej-inteligencji-rozpoznawanie-obrazow Cechy i przestrzenie cech Każda z właściwości
Zastosowania funkcji jądrowych do rozpoznawania ręcznie pisanych cyfr.
Zastosowania funkcji jądrowych do rozpoznawania ręcznie pisanych cyfr. Warszawa, 10 Marca 2016 Plan prezentacji. Definicja funkcji jądrowej. Plan prezentacji. Definicja funkcji jądrowej. Opis problemu
1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie
Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty
Spis treści 377 379 WSTĘP... 9
Spis treści 377 379 Spis treści WSTĘP... 9 ZADANIE OPTYMALIZACJI... 9 PRZYKŁAD 1... 9 Założenia... 10 Model matematyczny zadania... 10 PRZYKŁAD 2... 10 PRZYKŁAD 3... 11 OPTYMALIZACJA A POLIOPTYMALIZACJA...
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną niezależność zmiennych niezależnych (tu naiwność) Bardziej opisowe
Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe
PB, 2009 2010 Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe Projekt 1 Stwórz projekt implementujący jednokierunkową sztuczną neuronową złożoną z neuronów typu sigmoidalnego z algorytmem uczenia
Co to jest grupowanie
Grupowanie danych Co to jest grupowanie 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Szukanie grup, obszarów stanowiących lokalne gromady punktów Co to jest grupowanie
Techniki uczenia maszynowego nazwa przedmiotu SYLABUS
Techniki uczenia maszynowego nazwa SYLABUS Obowiązuje od cyklu kształcenia: 2014/20 Część A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej studiów Poziom kształcenia Profil studiów
Data Mining Wykład 6. Naiwny klasyfikator Bayes a Maszyna wektorów nośnych (SVM) Naiwny klasyfikator Bayesa.
GLM (Generalized Linear Models) Data Mining Wykład 6 Naiwny klasyfikator Bayes a Maszyna wektorów nośnych (SVM) Naiwny klasyfikator Bayesa Naiwny klasyfikator Bayesa jest klasyfikatorem statystycznym -
MATLAB Neural Network Toolbox przegląd
MATLAB Neural Network Toolbox przegląd WYKŁAD Piotr Ciskowski Neural Network Toolbox: Neural Network Toolbox - zastosowania: przykłady zastosowań sieci neuronowych: The 1988 DARPA Neural Network Study
Klasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV
Klasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV Naiwny klasyfikator Bayesa Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną
Część 2. Teoretyczne i praktyczne aspekty wybranych metod analiz ilościowych w ekonomii i zarządzaniu
Spis treści Część 1 Analiza procedur wyznaczania i wykorzystania rozwiązań uogólnionych wybranej klasy nieliniowych modeli optymalizacyjnych we wspomaganiu procesów decyzyjnych (Jerzy Mika) Wprowadzenie.
Sztuczne Sieci Neuronowe. Wiktor Tracz Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny SGGW
Sztuczne Sieci Neuronowe Wiktor Tracz Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny SGGW SN są częścią dziedziny Sztucznej Inteligencji Sztuczna Inteligencja (SI) zajmuje się
Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów społecznościowych
Inteligentne wydobywanie informacji z internetowych serwisów społecznościowych AUTOMATYKA INFORMATYKA Technologie Informacyjne Sieć Semantyczna Przetwarzanie Języka Naturalnego Internet Edytor Serii: Zdzisław
KLASYFIKACJA TEKSTUR ZA POMOCĄ SVM MASZYNY WEKTORÓW WSPIERAJĄCYCH
Inżynieria Rolnicza 13/2006 Jacek Goszczyński Instytut Inżynierii Rolniczej Akademia Rolnicza w Poznaniu KLASYFIKACJA TEKSTUR ZA POMOCĄ SVM MASZYNY WEKTORÓW WSPIERAJĄCYCH Streszczenie Motywacją do badań
Zastosowania sieci neuronowych
Zastosowania sieci neuronowych klasyfikacja LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. klasyfikacja zwierząt sieć jednowarstwowa żródło: Tadeusiewicz. Odkrywanie własności sieci neuronowych, str. 159 Przykład
Laboratorium 11. Regresja SVM.
Laboratorium 11 Regresja SVM. 1. Uruchom narzędzie Oracle Data Miner i połącz się z serwerem bazy danych. 2. Z menu głównego wybierz Activity Build. Na ekranie powitalnym kliknij przycisk Dalej>. 3. Z
Sztuczne sieci neuronowe (SNN)
Sztuczne sieci neuronowe (SNN) Pozyskanie informacji (danych) Wstępne przetwarzanie danych przygotowanie ich do dalszej analizy Selekcja informacji Ostateczny model decyzyjny SSN - podstawy Sieci neuronowe
WYKŁAD: Perceptron Rosenblatta. Maszyny wektorów podpierających (SVM). Empiryczne reguły bayesowskie. Zaawansowane Metody Uczenia Maszynowego
WYKŁAD: Perceptron Rosenblatta. Maszyny wektorów podpierających (SVM). Empiryczne reguły bayesowskie Zaawansowane Metody Uczenia Maszynowego Perceptron Rosenblatta Szukamy hiperpłaszczyzny β 0 + β 1 najlepiej
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 07 Uczenie nienadzorowane.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 7. M. Czoków, J. Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 213-11-19 Projekt pn. Wzmocnienie potencjału dydaktycznego UMK w Toruniu
Metody tworzenia efektywnych komitetów klasyfikatorów jednoklasowych Bartosz Krawczyk Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska
Metody tworzenia efektywnych komitetów klasyfikatorów jednoklasowych Bartosz Krawczyk Katedra Systemów i Sieci Komputerowych Politechnika Wrocławska e-mail: bartosz.krawczyk@pwr.wroc.pl Czym jest klasyfikacja
Ontogeniczne sieci neuronowe
Ontogeniczne sieci neuronowe Norbert Jankowski & Włodzisław Duch Katedra Metod Komputerowych Uniwersytet Mikołaja Kopernika ul. Grudziądzka 5, 87 100 Toruń e-mail: Norbert.Jankowski@phys.uni.torun.pl www:
W ostatnim wykładzie doszliśmy do tego, że problem znalezienia klasyfikatora optymalnego pod względem marginesów można wyrazić w następujący sposób:
Spis treści 1 Maszyny Wektorów Wspierających 2 1.1 SVM w formaliźmie Lagranga 1.2 Przejście do pstaci dualnej 1.2.1 Wyznaczenie parametrów modelu: 1.2.2 Klasyfikacja: 2 Funkcje jądrowe 2.1 Mapowanie do
Sztuczne Sieci Neuronowe
Sztuczne Sieci Neuronowe Wykład 7 Sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych wykład przygotowany na podstawie. S. Osowski, Sieci Neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Rozdz. 5, PWNT, Warszawa 1996. 26/11/08
Agnieszka Nowak Brzezińska
Agnieszka Nowak Brzezińska jeden z algorytmów regresji nieparametrycznej używanych w statystyce do prognozowania wartości pewnej zmiennej losowej. Może również byd używany do klasyfikacji. - Założenia
Uczenie sieci typu MLP
Uczenie sieci typu MLP Przypomnienie budowa sieci typu MLP Przypomnienie budowy neuronu Neuron ze skokową funkcją aktywacji jest zły!!! Powszechnie stosuje -> modele z sigmoidalną funkcją aktywacji - współczynnik
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Laboratorium MATLAB Zadanie nr 2 Detekcja twarzy autorzy: A. Gonczarek, J.M. Tomczak Cel zadania Celem zadania jest zapoznanie się algorytmem gradientu prostego
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 07 Uczenie nienadzorowane cd.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 07 Uczenie nienadzorowane cd. M. Czoków, J. Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 2013-11-26 Projekt pn. Wzmocnienie potencjału
Metody klasyfikacji Danych wielowymiarowych by mgr inz. Marcin Kurdziel and mgr inz. Tomasz Arodz
Metody klasyfikacji Danych wielowymiarowych by mgr inz. and mgr inz. Tomasz Arodz supervised by Professor Dr W.Dzwinel Agenda Klasyfikacja liniowa podstawowe pojecia Algorytm perceptronu Fisher Linear
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 8 Uczenie nienadzorowane.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 8. M. Czoków, J. Piersa, A. Rutkowski Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 1-811-6 Projekt pn. Wzmocnienie potencjału dydaktycznego
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska INFORMACJE WSTĘPNE Hipotezy do uczenia się lub tworzenia
Wprowadzenie. Metody bayesowskie Drzewa klasyfikacyjne i lasy losowe Sieci neuronowe SVM. Klasyfikacja. Wstęp
Wstęp Problem uczenia się pod nadzorem, inaczej nazywany uczeniem się z nauczycielem lub uczeniem się na przykładach, sprowadza się do określenia przydziału obiektów opisanych za pomocą wartości wielu
Lekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART
Lekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART S. Hoa Nguyen 1 Materiał Sieci Kohonena (Sieć samo-organizująca) Rysunek 1: Sieć Kohonena Charakterystyka sieci: Jednowarstwowa jednokierunkowa sieć. Na ogół neurony
I EKSPLORACJA DANYCH
I EKSPLORACJA DANYCH Zadania eksploracji danych: przewidywanie Przewidywanie jest podobne do klasyfikacji i szacowania, z wyjątkiem faktu, że w przewidywaniu wynik dotyczy przyszłości. Typowe zadania przewidywania
Optymalizacja systemów
Optymalizacja systemów Laboratorium - problem detekcji twarzy autorzy: A. Gonczarek, J.M. Tomczak, S. Zaręba, P. Klukowski Cel zadania Celem zadania jest zapoznanie się z gradientowymi algorytmami optymalizacji
7. Maszyny wektorów podpierajacych SVMs
Algorytmy rozpoznawania obrazów 7. Maszyny wektorów podpierajacych SVMs dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. Maszyny wektorów podpierajacych - SVMs Maszyny wektorów podpierających (ang.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 02 Perceptrony c.d. Maszyna liniowa.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 02 Perceptrony c.d. Maszyna liniowa. Maja Czoków, Jarosław Piersa, Andrzej Rutkowski Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2018-10-15 Projekt
Oracle Data Mining 10g
Oracle Data Mining 10g Zastosowanie algorytmu Support Vector Machines do problemów biznesowych Piotr Hajkowski Oracle Consulting Agenda Podstawy teoretyczne algorytmu SVM SVM w bazie danych Klasyfikacja
Popularne klasyfikatory w pakietach komputerowych
Popularne klasyfikatory w pakietach komputerowych Klasyfikator liniowy Uogólniony klasyfikator liniowy SVM aiwny klasyfikator bayesowski Ocena klasyfikatora ROC Lista popularnych pakietów Klasyfikator
1. Historia 2. Podstawy neurobiologii 3. Definicje i inne kłamstwa 4. Sztuczny neuron i zasady działania SSN. Agenda
Sieci neuropodobne 1. Historia 2. Podstawy neurobiologii 3. Definicje i inne kłamstwa 4. Sztuczny neuron i zasady działania SSN Agenda Trochę neurobiologii System nerwowy w organizmach żywych tworzą trzy
wiedzy Sieci neuronowe
Metody detekcji uszkodzeń oparte na wiedzy Sieci neuronowe Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski Wykład 7 Wprowadzenie Okres kształtowania się teorii sztucznych sieci
Metody Sztucznej Inteligencji II
17 marca 2013 Neuron biologiczny Neuron Jest podstawowym budulcem układu nerwowego. Jest komórką, która jest w stanie odbierać i przekazywać sygnały elektryczne. Neuron działanie Jeżeli wartość sygnału
Przykładowa analiza danych
Przykładowa analiza danych W analizie wykorzystano dane pochodzące z publicznego repozytorium ArrayExpress udostępnionego na stronach Europejskiego Instytutu Bioinformatyki (http://www.ebi.ac.uk/). Zbiór
Elementy inteligencji obliczeniowej
Elementy inteligencji obliczeniowej Paweł Liskowski Institute of Computing Science, Poznań University of Technology 9 October 2018 1 / 19 Perceptron Perceptron (Rosenblatt, 1957) to najprostsza forma sztucznego
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 02 Perceptrony c.d. Maszyna liniowa.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 02 Perceptrony c.d. Maszyna liniowa. Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2011-10-11 1 Modelowanie funkcji logicznych
Uczenie sieci neuronowych i bayesowskich
Wstęp do metod sztucznej inteligencji www.mat.uni.torun.pl/~piersaj 2009-01-22 Co to jest neuron? Komputer, a mózg komputer mózg Jednostki obliczeniowe 1-4 CPU 10 11 neuronów Pojemność 10 9 b RAM, 10 10
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny
Lokalne klasyfikatory jako narzędzie analizy i klasyfikacji sygnałów. Wit Jakuczun
Lokalne klasyfikatory jako narzędzie analizy i klasyfikacji sygnałów Lokalne klasyfikatory... 2 Plan Referatu Część I- Lokalne Klasyfikatory Schemat Liftingu Proximal Support Vector Machines(PSVM) Przykład
Metody klasyfikacji danych - część 1 p.1/24
Metody klasyfikacji danych - część 1 Inteligentne Usługi Informacyjne Jerzy Dembski Metody klasyfikacji danych - część 1 p.1/24 Plan wykładu - Zadanie klasyfikacji danych - Przeglad problemów klasyfikacji
Metody klasyfikacji i rozpoznawania wzorców. Najważniejsze rodzaje klasyfikatorów
Metody klasyfikacji i rozpoznawania wzorców www.michalbereta.pl Najważniejsze rodzaje klasyfikatorów Dla określonego problemu klasyfikacyjnego (tzn. dla danego zestawu danych) należy przetestować jak najwięcej
S O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor
S O M SELF-ORGANIZING MAPS Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor Podstawy teoretyczne Map Samoorganizujących się stworzył prof. Teuvo Kohonen (1982 r.). SOM wywodzi się ze sztucznych sieci neuronowych.
Klasyfikator liniowy Wstęp Klasyfikator liniowy jest najprostszym możliwym klasyfikatorem. Zakłada on liniową separację liniowy podział dwóch klas między sobą. Przedstawia to poniższy rysunek: 5 4 3 2
Projekt Sieci neuronowe
Projekt Sieci neuronowe Chmielecka Katarzyna Gr. 9 IiE 1. Problem i dane Sieć neuronowa miała za zadanie nauczyć się klasyfikować wnioski kredytowe. W projekcie wykorzystano dane pochodzące z 110 wniosków
Obliczenia równoległe i rozproszone. Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz
Obliczenia równoległe i rozproszone Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz 15 czerwca 2001 Spis treści Przedmowa............................................
Mail: Pokój 214, II piętro
Wykład 2 Mail: agnieszka.nowak@us.edu.pl Pokój 214, II piętro http://zsi.tech.us.edu.pl/~nowak Predykcja zdolność do wykorzystania wiedzy zgromadzonej w systemie do przewidywania wartości dla nowych danych,
Metody selekcji cech
Metody selekcji cech A po co to Często mamy do dyspozycji dane w postaci zbioru cech lecz nie wiemy które z tych cech będą dla nas istotne. W zbiorze cech mogą wystąpić cechy redundantne niosące identyczną
synaptycznych wszystko to waży 1.5 kg i zajmuje objętość około 1.5 litra. A zużywa mniej energii niż lampka nocna.
Sieci neuronowe model konekcjonistyczny Plan wykładu Mózg ludzki a komputer Modele konekcjonistycze Perceptron Sieć neuronowa Uczenie sieci Sieci Hopfielda Mózg ludzki a komputer Twój mózg to 00 000 000
METODY INŻYNIERII WIEDZY
METODY INŻYNIERII WIEDZY SZTUCZNE SIECI NEURONOWE MLP Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii
Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 335
Sztuczne sieci neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 335 Wykład 10 Mapa cech Kohonena i jej modyfikacje - uczenie sieci samoorganizujących się - kwantowanie wektorowe
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki PRACA MAGISTERSKA ŁUKASZ DZIEDZIA PORÓWNANIE JAKOŚCI UOGÓLNIENIA I EFEKTYWNOŚCI
Automatyczne rozpoznawanie mowy - wybrane zagadnienia / Ryszard Makowski. Wrocław, Spis treści
Automatyczne rozpoznawanie mowy - wybrane zagadnienia / Ryszard Makowski. Wrocław, 2011 Spis treści Przedmowa 11 Rozdział 1. WPROWADZENIE 13 1.1. Czym jest automatyczne rozpoznawanie mowy 13 1.2. Poziomy
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Laboratorium ZALICZENIE Zadanie nr 3 Rozpoznawanie ręcznie pisanych cyfr autorzy: A. Gonczarek, P. Klukowski, J.M. Tomczak, S. Zaręba, M. Zięba Cel zadania Celem
Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe
Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe Trening jednokierunkowych sieci neuronowych wykład 2. dr inż. PawełŻwan Katedra Systemów Multimedialnych Politechnika Gdańska
Temat: Sztuczne Sieci Neuronowe. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: Sztuczne Sieci Neuronowe Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1 Wprowadzenie Sztuczne sieci neuronowe
Wybór modelu i ocena jakości klasyfikatora
Wybór modelu i ocena jakości klasyfikatora Błąd uczenia i błąd testowania Obciążenie, wariancja i złożoność modelu (klasyfikatora) Dekompozycja błędu testowania Optymizm Estymacja błędu testowania AIC,
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 03 Warstwy RBF, jednostka Adaline.
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 3 Warstwy, jednostka Adaline. Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 211-1-18 1 Pomysł Przykłady Zastosowanie 2
Widzenie komputerowe (computer vision)
Widzenie komputerowe (computer vision) dr inż. Marcin Wilczewski 2018/2019 Organizacja zajęć Tematyka wykładu Cele Python jako narzędzie uczenia maszynowego i widzenia komputerowego. Binaryzacja i segmentacja
Zrównoleglona optymalizacja stochastyczna na dużych zbiorach danych
Zrównoleglona optymalizacja stochastyczna na dużych zbiorach danych mgr inż. C. Dendek prof. nzw. dr hab. J. Mańdziuk Politechnika Warszawska, Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Outline 1 Uczenie
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce
Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Laboratorium MATLAB Zadanie nr 3 Detekcja twarzy autorzy: A. Gonczarek, J.M. Tomczak, S. Zaręba, M. Zięba Cel zadania Celem zadania jest zaimplementowanie algorytmów
Prognozowanie zanieczyszczeń atmosferycznych przy użyciu sieci neuronowych
Prognozowanie zanieczyszczeń atmosferycznych przy użyciu sieci neuronowych prof. zw. dr hab. inż. Stanisław Osowski dr inż. Krzysztof Siwek Politechnika Warszawska Kontynuacja prac Prace prowadzone w roku
Analiza skupień. Analiza Skupień W sztucznej inteligencji istotną rolę ogrywają algorytmy grupowania
Analiza skupień W sztucznej inteligencji istotną rolę ogrywają algorytmy grupowania Analiza Skupień Elementy składowe procesu grupowania obiekt Ekstrakcja cech Sprzężenie zwrotne Grupowanie klastry Reprezentacja