Презентация на тему Использование нейросимулятора при определении внешнего вида ребенка по параметрам родителей

параметрам;
Посмотреть, сможет ли нейросимулятор определить внешний вид ребенка по

параметрам, не входящим в обучающую выборку

с множеством параметров, которые настраиваются в процессе обучения на

прошлых данных. В основе нейронных сетей лежит поведенческий подход к решению задачи, сеть учится на примерах, подстраивая свои параметры при помощи специальных обучающих алгоритмов.

нейросети проста, на входе задаются некоторые числовые данные, и

нейросеть ищет похожие в исторических данных, на которых она обучалась.
Как правило, нейронная сеть используется тогда, когда неизвестен точный вид связей между входами и выходами, если бы он был известен, то связь можно было бы моделировать непосредственно. Другая существенная особенность нейронных сетей состоит в том, что зависимость между входом и выходом находится в процессе обучения сети.

сигналы, поступающие на входы Х1,-,Хn, умножаются на коэффициенты (веса,

синапсы) соответствующие каждому входу и определяют уровень возбуждения нейрона. Выходной сигнал получается пропусканием суммарного сигнала возбужденных нейронов скрытого слоя через нелинейную функцию.

вход подавались следующие статистические данные:
рост папы;
рост мамы;
цвет

волос папы;
цвет волос мамы;
цвет глаз папы;
цвет глаз мамы;
цвет кожи папы;
цвет кожи мамы;
вес папы;
вес мамы;
какой ребенок по счету.

не только правильно реагировать на примеры, на которых он

обучен, но и уметь обобщать приобретенные знания, т.е. правильно реагировать на примеры, которых в обучающей выборке не было

нейронов внутренних слоев персептрона

моделирования роста ребенка

очень хорошо. Она выдает результаты с минимальной ошибкой. Но

нужно проверить, сможет ли сеть определить рост, вес, цвет глаз, волос и кожи ребенка по неизвестным ему параметрам. Для этого воспользуемся тестируемой выборкой и продемонстрируем результат.