Budowa i własności sztucznych neuronów i sieci

Podobne dokumenty
sztucznych neuronów i sieci

Budowa i własności. sztucznych neuronów i sieci

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Ćwiczenie 5 ITERACYJNY ALGORYTM LS. IDENTYFIKACJA OBIEKTÓW NIESTACJONARNYCH ALGORYTM Z WYKŁADNICZYM ZAPOMINANIEM.

(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe

Bielecki Jakub Kawka Marcin Porczyk Krzysztof Węgrzyn Bartosz. Zbiorcze bazy danych

METODY I ZASTOSOWANIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI. LABORATORIUM nr 01. dr inż. Robert Tomkowski

x 1 x 2 x 3 x n w 1 w 2 Σ w 3 w n x 1 x 2 x 1 XOR x (x A, y A ) y A x A

Michał Gruca ZASADY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Plan wyk y ł k adu Mózg ludzki a komputer Komputer Mózg Jednostki obliczeniowe Jednostki pami Czas operacji Czas transmisji Liczba aktywacji/s

Płaskie układy obciąŝeń. Opis analityczny wielkości podstawowych. wersory. mechanika techniczna i wytrzymałość materiałów 1 statyka 2

ZADANIA ZAMKNIĘTE. Zadanie 1. (1 pkt) Wartość wyrażenia. b dla a 2 3 i b 2 3 jest równa A B. 5 C. 6 D Zadanie 2.

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

SIECI RBF (RADIAL BASIS FUNCTIONS)

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski

Wektory. P. F. Góra. rok akademicki

116 MECHANIK NR 3/2015

Wykład 11. a, b G a b = b a,

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Cykl III ćwiczenie 3. Temat: Badanie układów logicznych

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

Ocena dopasowania modelu do danych empirycznych

Wersja najbardziej zaawansowana. Zestaw nr 1: Ciągi liczbowe własności i granica

Ciągi i szeregi liczbowe. Ciągi nieskończone.

Elementy modelowania matematycznego

1.3. Największa liczba naturalna (bez znaku) zapisana w dwóch bajtach to a) b) 210 c) d) 32767

Mec Me han a ik i a a o gólna Wyp W a yp dko dk w o a w do d w o o w l o ne n g e o g o ukł uk a ł du du sił.

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

III. LICZBY ZESPOLONE

Scenariusz lekcji Zwierciadła i obrazy w zwierciadłach

Kluczowy aspekt wyszukiwania informacji:

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Równania różniczkowe cząstkowe

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

Programowanie nieliniowe optymalizacja funkcji wielu zmiennych

WSTĘP DO INFORMATYKI BŁĘDY NUMERYCZNE I POPRAWNOŚĆ OBLICZEŃ

MES polega na wyznaczaniu interesujących nas parametrów w skończonej ilości punktów. A co leży pomiędzy tymi punktami?

Wytrzymałość materiałów

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

Sztuczne sieci neuronowe

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012

Wykład 2b. Podstawowe zadania identyfikacji. Wybór optymalnego modelu

Warsztat pracy matematyka

OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

Ćwiczenie 361 Badanie układu dwóch soczewek

OBLICZANIE GEOMETRYCZNYCH MOMENTÓW BEZWŁADNOŚCI FIGUR PŁASKICH, TWIERDZENIE STEINERA LABORATORIUM RACHUNKOWE

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

PRZYRZĄDY SUWMIARKOWE, MIKROMETRYCZNE, CZUJNIKI, MASZYNY POMIAROWE. Równanie określające podziałkę noniusza suwmiarki:

1. Określ monotoniczność podanych funkcji, miejsce zerowe oraz punkt przecięcia się jej wykresu z osią OY

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe

Zadania domowe z Analizy Matematycznej III - czȩść 2 (funkcje wielu zmiennych)

EGZAMIN GIMNAZJALNY W ROKU SZKOLNYM 2011/2012

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

Interpolacja. Układ. x exp. = y 1. = y 2. = y n

Parametryzacja rozwiązań układu równań

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Algorytmy I Struktury Danych Prowadząca: dr Hab. inż. Małgorzata Sterna. Sprawozdanie do Ćwiczenia 1 Algorytmy sortowania (27.02.

Wprowadzenie. metody elementów skończonych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta

METODY KOMPUTEROWE 1

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy transportowe cd, Problem komiwojażera

Materiał ćwiczeniowy z matematyki marzec 2012

Rozwiązywanie belek prostych i przegubowych wyznaczanie reakcji i wykresów sił przekrojowych 6

NAUKA. 2. Nie jest równoodległościowa:

Rozkład normalny (Gaussa)

A.Z. Górski, S. Drożdż, J. Kwapień, P. Oświęcimka. Zakład Teorii Systemów Złożonych, Instytut Fizyki Jądrowej PAN, Kraków

Rozkład normalny (Gaussa)

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

Realizacja funkcji przełączających

Równania różniczkowe cząstkowe

TRANSFORMACJA DO UKŁADU 2000 A PROBLEM ZGODNOŚCI Z PRG

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

Elementy cyfrowe i układy logiczne

11. CZWÓRNIKI KLASYFIKACJA, RÓWNANIA

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

Z funkcji zdaniowej x + 3 = 7 można otrzymać zdania w dwojaki sposób:

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Podstawy wytrzymałości materiałów

POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne

Scenariusz lekcji matematyki z wykorzystaniem komputera

Wypadkowa zbieżnego układu sił

Rozwiązywanie układu równań metodą przeciwnych współczynników

Opracowanie wyników pomiarów

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Przenoszenie niepewności

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Transkrypt:

Budowa i własości sztuczch euroów i sieci Uwaga: Slajd w tej prezetacji są iteswie aimowae, więc a statczch kopiach mogą bć mało cztele (elemet pokazwae podczas aimacji sekwecjie a statczej kopii są ałożoe jede a drugie!) Droga postępowaia Jak zbudowae są sztucze euro i sieci? A) B) w w 2 w2 3 w3....... w w g(, w) f() X X2 X3....... X w w w w Y Y2 w w Elemet, z którch buduje się euroow model Budowa wierego modelu awet pojedczego eurou (komórki Purkijego) jest bardzo kosztowa (de Schutter 5) Do zbudowaia modelu użto: 6 kompartmetów 82 modeli kaałów joowch tpów różch złożoch opisów matematczch kaałów zależch od apięcia 32 rówań różiczkowch! 92 parametrów do oszacowaia prz dostrajaiu modelu Opisu morfologii zrekostruowaej za pomocą mikroskopu

Obraz wików smulacji komputerowej modelu komórki Purkijego uzskae w badaiach de Schuttera: u gór aktwość elektrcza smulowaej komórki, u dołu zjawiska biochemicze (przepłw joów wapia 2 Neuro - podstawow elemet sieci w w 2 s gwi, i w... i,, agregacja dach wejściowch Zadaia??? Jak zróżicować sgał wejściowe? f s obliczeie wartości fukcji aktwacji Proces składaia sgałów w biologiczm euroie Kwestia wag różicującch wejścia do eurou iformatka + Załóżm, że oceia kwiat ma ład kolor, ale brzdki zapach. euro wśle a wjściu sgał, że kwiat mu się podoba Prz przeciwm rozłożeiu wag wik jest odwrot euro wśle a wjściu sgał, że kwiat mu się ie podoba do sgału wejściowego zapach przpiszem małą wagę a do sgału kolor wagę dużą iformatka + iformatka + 2 2

Wagi mają przemoż wpłw a zachowaie euroów! Wiosek: Prz tm samm zestawie sgałów wejściowch mam dwie całkiem róże reakcje eurou! to wagi decdują o zachowaiu eurou i całej sieci! iformatka + 3 Schemat odruchu warukowego Pawłowa Przkład sieci mającej budowę opartą a próbie odwzorowaia rzeczwistego mechaizmu eurofizjologiczego Reakcja: wdzielaie śli 3

Własości eurou determiują: przjęta agregacja dach wejściowch oraz założoa fukcja wjścia Wracam do modelu eurou użwaego w praktczie stosowach sieciach euroowch Agregacja liiowa 2 w s w i i Neuro liiow i w 2 s g wi, i w... i,, = s Tożsamościowa fukcja aktwacji W przpadku eurou liiowego jego zachowaie daje się łatwo ziterpretować Z euroem liiowm (i z imi euroami budowami a jego bazie) związaa jest jeszcze sprawa wrazu wolego w formule agregacji Czsta agregacja liiowa: 2 w s w i i i w s g w 2 wi, i i,, w... ma wadę, polegającą a tm, że charakterstka eurou musi tu przechodzić przez początek układu = s To adal jest euro liiow! Żeb zachować liiową postać wzoru opisującego euro dodaje się dodatkowe pseudowejście azwae BIAS, które zawsze dostarcza sgał Bogatsze możliwości daje agregacja afiicza (z wrazem wolm w formule): Wted agregacja jest adal liiowa: s s i i w w i i w i i W strukturze sieci euroowej czasem zazacza się bias jako osobe wejście W przpadku eurou ieliiowego ie jest tak łatwo, poieważ zagregowa (w taki lub i sposób) sgał wejściow może bć przetworzo prz użciu fukcji ieliiowej o teoretczie dowolm kształcie. 4

-2,9-2,7-2,5-2,3-2, -,9 -,7 -,5 -,3 -, -,9 -,7 -,5 -,3 -,,,3,5,7,9,,3,5,7,9 2, 2,3 2,5 2,7 2,9 23-6-2 Własości eurou determiują: przjęta agregacja dach wejściowch oraz założoa fukcja wjścia Fukcja przejścia wiąże zagregowae wejścia do eurou z jego sgałem wjściowm ---------------- Agregacja liiowa ---------- s w i i -------------- euro radial liiow i euro ieliiow 2 w w 2 s g wi, i w i,,... -------- = s f s i 2 s w i i Agregacja radiala Najstarsze prace dotczące sieci euroowch wkorzstwał jako charakterstkę eurou fukcję progową ( wszstko albo ic ). Warto odróżić dwie ieliiowe charakterstki eurou: uipolarą (po lewej) i bipolarą (po prawej) Potem wprowadzoo obszar mootoiczej zależości wejścia od wjścia, wzbogacając możliwości obliczeiowe sieci. Róże przkładowe formuł matematcze, wkorzstwae jako fukcje przejścia Fukcje aktwacji eurou może bć dowola, ale ajczęściej stosowae są iżej podae kształt.,5,5 S -,5 - Liiowa Sigmoidala Tagesoidala -,5 Gaussa 5

jakość działaia sieci.. :=/(+ep(-*)) -. - -5 5 23-6-2 Wkres sigmoid w zależości od parametru β β=,5 β= β=2,8,6,4 W wielowmiarowch przestrzeiach charakterstka eurou ma formę urwiska sigmoidalego,2 S - -5 5 f ( s) ep( s) Dobór współczika β ma wpłw a jakość działaia sieci! Aproksmacja sigmoid prz realizacji sprzętowej β Ie przbliżeie sigmoid fukcjami sklejami + Fukcja tages hiperbolicz ma praktczie taki sam kształt, tlko jej wartości zmieiają się od - do +, a ie od do + jak w sigmoidzie - ep( s) ep( s) f ( s) tah( s) ep( s) ep( s) 6

β=,5 β= β=2,8,6 Porówaie: Nieliiowe fukcje aktwacji też bwają róże ie, iż omówioe wżej:,4,2-5 5 S Sigmoida f ( s) ep( s) Fukcja tages hiperbolicz ep( s) ep( s) f ( s) tah( s) ep( s) ep( s) Dobierając współcziki wagowe wejść eurou moża wpłwać a kształt jego ieliiowej charakterstki! Podsumowując do tpowego użtkowaia mam do dspozcji główie trz tp euroów: w Neuro liiow Najbardziej popular euro ieliiow sigmoidal, adając się do budow sieci MLP 2 w w 2... w s i w i i = s 2 w w 2... w s w i i i.. :=/(+ep(-*)) -. - -5 5 7

Neuro radial użwa w sieci RBF i GRNN Sposób separacji przestrzei dach przez: (a) euro sigmoidal, (b) euro radial w 2 w 2... w i 2 s w i i Porówaie zasad działaia perceptrou wielowarstwowego (MLP) i sieci radialej (RBF) To samo pokazae w i sposób Możliwości uzskiwaia różch kształtów i rozmiarów obszarów deczjch prz pomoc euroów RBF Neuro radial użwa w sieci Kohoea w 2 w 2... w i 2 s w i i 8

Sztucz euro jest więc w sumie dosć prostą strukturą, dzięki czemu stosukowo łatwo jest stworzć sieć takich elemetów Sgał wejściowe 2. w w 2 w Zmiee "wagi" Sgał Sał wjściow Jak łączć euro, żeb wszła dobra sieć? Obserwacja połączeń w małch skrawkach mózgu pozwala lokalizować połączeia i ustalać ich liczbę Jedak z tej wiedz z reguł się ie korzsta prz ustalaiu struktur sztuczch sieci euroowch Niektórz autorz silą się a tworzeie sieci o bardzo orgialej architekturze Bwał prób budowaia sieci o architekturze ściśle dopasowaej do atur rozwiązwaeg o zadaia (tutaj pokazaa struktura sieci przezaczoa bła do rozpozawaia kodów pocztowch a kopertach) 9

Nie zdało to jedak egzamiu i obecie prz budowie sztuczch sieci euroowch ajczęściej przjmuje się arbitralie, że ich budowa jest złożoa z warstw, podobie jak a przkład struktur euroowe zlokalizowae w siatkówce oka Rówież w korze mózgowej daje się zaobserwować warstwowa budowa Kora wzrokowa Połączeia do i od poszczególch warstw w mózgu Warstwowość kor wzrokowej widać lepiej prz wborze małch jej fragmetów Trzeba jedak dodać, że sieci euroowe w mózgu miewają też zaczie bardziej skomplikowaą strukturę Przkład: schemat kor móżdżku Schemat sztuczej sieci euroowej (uproszczoej) Warstwa wejściowa Warstwa ukrta (jeda lub dwie) Warstwa wjściowa 2 Działaie sieci zależ od: przjętego modelu eurou, topologii (struktur) sieci, wartości parametrów eurou, ustalach w wiku uczeia

Prawdziwe sieci euroowe mają zwkle bardzo wiele wejść, móstwo euroów ukrtch oraz ajczęściej kilka wjść. Tmczasem a prezetowach tu rsukach chętie stosujem schemat, w którm mam zaledwie dwa wejścia, jedo wjście oraz iewiele euroów ukrtch. Przkład połączeń międzeuroowch wstępującch w sieciach euroowch. (m) - połączeia międzwarstwowe, (w) - połączeia wewątrzwarstwowe, () - połączeia adwarstwowe, (s) samosprzężeia, (r) - połączeia rekurecje s sgał a wejściu r 2 2 Dlaczego? Bo zbiór sgałów wejściowch dla sieci o dwóch wejściach moża łatwo pokazać w postaci puktu a płaszczźie, a wartość sgału a wjściu sieci moża sgalizować a przkład kolorem puktu m m m m w w s m m r mi ma sgał a wejściu r r W strukturze sieci istote jest to, że każd euro warstw wcześiejszej komuikuje się z każdm euroem warstw astępej atomiast euro w warstwach ie komuikują się pomiędz sobą W dużej sieci trudo jest przedstawić i prześledzić wszstkie połączeia Warstw ukrtch może bć wiele

Skala możliwości sieci zależ od liczb warstw Struktura sieci ieliiowej Tp obszaru deczjego Przkładow kształt obszaru a płaszczźie sgałów wejściowch Zdolość do rozwiązaia zadaia klasfikacji X X 2 X X 2 X X 2 Jedowarstwowa Dwuwarstwowa Trójwarstwowa półprzestrzeń ograiczoa przez hiperpłaszczzę wpukłe oraz jedospóje ograiczoe hiperpłaszczzami simpleks dowol obszar o złożoości ograiczoej włączie liczbą euroów X 2 X 2 X 2 X X X Jedak sieci z bardziej liczmi warstwami ukrtmi ie są szczególie gode poleceia! Poglądowe działaie sieci euroowej Początek działaia sieci euroowej wiąże się z pojawieiem się a jej wejściach sgałów (czerwoe kropki) iosącch owe zadaie do rozwiązaia Sgał wejściowe (ie przetworzoe w żade sposób w warstwie wejściowej) są rozsłae do wszstkich euroów warstw ukrtej 2

Po przetworzeiu sgałów przez euro warstw ukrtej powstają sgał pośredie, kierowae do euroów warstw wjściowej Neuro warstw wjściowej korzstają ze wstępie opracowaej iformacji pochodzącej z warstw ukrtej i obliczają końcowe wiki, będące rozwiązaiem postawioego zadaia Przkładow rozkład pobudzeń euroów w sieci Tp : MLP :--:, Id. = 93 Jakość ucz. =,785276, Jakość wal. =,777778, Jakość test. =,777778 Problem rozwiązwale i ie rozwiązwale z pomocą jedowarstwowej sieci euroowej Możliwości itelektuale sieci z większą lub miejszą liczbą warstw ilustruje za schemat Liebmaa Rola warstw ukrtej przkładow problem żółt czar Na wejście sieci podawae są współrzęde puktów. Sieć ma się auczć, które pukt są żółte, a które czare? 3

. :=/(+ep(-*)). -. - -5 5. :=/(+ep(-*)). -. - -5 5. :=/(+ep(-*)). -. - -5 5. :=/(+ep(-*)). -. - -5 5. :=/(+ep(-*)). -. - -5 5. :=/(+ep(-*)). -. - -5 5. :=/(+ep(-*)). -. - -5 5 23-6-2 2 Rola warstw ukrtej 6 Przkładowe rzeczwiste zachowaia sieci jedo-, dwu- oraz trójwarstwowej 3 4 5 6 2 5 4 7 7 8 8 3 Niektóre zadaia rozpozawaia potrafią bć aprawdę paskude! Przpomijm, że obok różorodości wikającej z różego doboru liczb warstw jest jeszcze różorodość wikająca z faktu istieia w sieci euroów różch charakterstkach Najbardziej tpowa struktura: sieć MLP Podstawowe właściwości: wiele wejść i wiele wjść jeda (rzadziej dwie) warstw ukrte ieliiowe charakterstki euroów ukrtch w formie sigmoid W warstwie wjściowej euro mogą bć liiowe lub także mogą mieć charakterstki sigmoidale Uczeie ajczęściej przeprowadzae metodą wsteczej propagacji błędów Często w różch warstwach sieci euro mają róże charakterstki, zarówo ieliiowe jak i liiowe 4

Sieć tpu RBF w zastosowaiu do klasfikacji (wkrwa i sgalizuje skupiska dach wejściowch) Dwie filozofie tworzeia sieci RBF Elemet zbioru uczącego dzieloe są a grup elemetów podobch (metodą k-średich, która będzie zaraz opisaa). Jak uczć taką sieć? W charakterze wag euroów radialch stosowae są środki ciężkości każdej wróżioej grup. Przestrzeń sgałów wejściowch oraz wag Określeie wag euroów radialch metodą K-średich Przedstawim działaie tego algortmu w pięciu krokach Dla próbek wejściowch..., metodę k-meas wkorzstuje się do utworzeia k klastrów, prz czm dla każdego z ich zostaie wzaczo elemet modal, reprezetując umow środek całej grup w przestrzei cech. Metoda k-meas działa w sposób iteracj. W celu wszukaia ajlepszch lokalizacji dla środkowch puktów każdego z klastrów a początek przjmuje się lokalizacji przpadkowe, a potem się je doskoali, tak, ab optmalie dopasować każd wzorzec do klastra dach wejściowch, którego środek jest ajbliżej wzorca. 5

) Ustaleie środków poszczególch klas za pomocą pierwotch wartości m, m,..., m K. Na początku są to wektor Krok przpadkowo rozrzucoe w przestrzei sgałów wejściowch. 2) Wzaczeie odległości międz wszstkimi próbkami,,..., ciągu, a wszstkimi środkami klas m, m m K, Krok 2,..., d 2, m ) m ( m )... ( m, dla i=,...,- oraz j=,...,k- 2 ij i j ip ) 2 ( i j i j jp 3) Połączeie w jedą grupę wszstkich tch sgałów wejściowch i spośród próbek,..., którch odległość od środka mj klas j jest miejsza od odległości tchże Krok 3 sgałów wejściowch i od środków ml ich klas (l j) w celu utworzeia klas j. Czość ta wkowaia jest dla wszstkich umerów klas j=,...,k-. 4) Zalezieie owch środków klas, poprzez wszukaie wśród sgałów i tej próbki, której współrzęde są ajbliższe wartościom średim współrzędch wzaczom dla wszstkich sgałów wejściowch, które został ulokowae w klasie j. (W wariacie metod pozwalającm a Krok to, żeb 4 wzorzec klas mógł bć obiektem abstrakcjm, ie ależącm do zbioru próbek,,..., środkiem klas j staje się po prostu pukt, którego współrzęde są wartościami średimi współrzędch elemetów i przpisach do tej klas.) 5) Jeśli w ciągu ostatiej iteracji żade z elemetów i ie zmieił swojej klas ależ zakończć proces klasterigu, w przeciwm Krok 5 przpadku trzeba wrócić do puktu 3. Puktem wjścia do algortmu k średich jest zbiór dach, o którch sądzim, że tworzą k skupisk. Na rsuku k = 3. W losow sposób wbieram k puktów (rozrzucoch) i azwam te pukt prowizorczmi cetrami budowach skupisk. Na rsuku pukt wbrae jako cetra są ozaczoe zakiem X, a skupiska są azwae red, gree oraz blue Na podstawie odległości od wbrach cetrów skupisk z przpisami im azwami klas zalicza się wszstkie pukt do odpowiedich klas. Każd pukt wejściow jest zaliczo do tej klas której cetrum zajduje się ajbliżej ze wszstkich cetrów. Teraz dla każdej z klas wzacza się owe cetrum a podstawie średiej współrzędch wszstkich puktów przpisach do daej klas Dokouje się poowego przpisaia puktów do poszczególch klas i poowie wzacza się w poszczególch klasach średie. Czości powższe powtarza się tak długo, jak długo chociaż jede pukt zmiei swoją przależość do klas. Po przerwaiu algortmu ostatio użte średie wskazują cetra klas. Odmieie działającm elemetem użwam w iektórch tpach jest tzw. euro radial (wkorzstwa w sieciach RBF) t... t r r Agregacja sgałów wejściowch w tm tpie eurou polega a obliczaiu odległości pomiędz obecm wektorem wejściowm X a ustalom podczas uczeia cetroidem pewego podzbioru T f f -t Rówież ieliiowa fukcja przejścia w tch euroach ma odmieą formę - dzwou gaussoid - czli jest fukcją iemootoiczą. 6