Sieci neuronowe forexworld no Brasil

Opções de ações hkex forex 50 pips revisão melhores sistemas de negociação binária pitview forex incentivo opções de ações disposição qualitativa imposto de renda sobre opções de opções de opções negociadas negociação nab opção binária usando paypal hot forex spreads libra contra dólar forex npap opções de ações indianator forex paling ampuh forex pak taxas de câmbio binário Opções nicosia hsbc filipinas forex taxas ameritrade opções negociação taxas nova zelândia estratégia de biodiversidade revisão análise técnica e sistemas de negociação cass forex dinheiro cambista malaysia forex szkolenie chomikuj como exercitar minhas opções de ações etrade forex login castiçal japonês pptKonwolucyjne sieci neuronowe Faça o login para adicionar seu comentário. Transcrição de Konwolucyjne sieci neuronowe Konwolucyjne sieci neuronowe Prezentacji plano Przemysaw Buczkowski - neuronowe sieci - zastosowania - BUDOWA neuronu - funkcja aktywacji - uczenie pojedynczego neuronu - sieci wielowarstwowe - propagacja wsteczna bdu - konwolucja - definicja - przykady - konwolucyjna sie neuronowa - BUDOWA warstwy konwolucyjnej - BUDOWA Warstly gosujcej - architektura gbokiej sieci - wyniki - narzdzia - TensorFlow Sie neuronowa Sie neuronowa (sztuczna sie neuronowa) oglna nazwa struktur matematycznych i ich programowych lub sprztowych modeli, realizujcych obliczenia lub przetwarzanie sygnaw poprzez rzdy elementw, zwanych sztucznymi neuronami, wykonujcych pewn podstawow operacj na Swoim wejciu. Oryginaln inspiracj takiej struktury bya budowa naturalnych neuronw, czcych je synaps, oraz ukadw nerwowych, w szczeglnoci mzgu. Sieci neuronowe ucz si przeksztaca wektor liczb wejciowych na wektor liczb wyjciowych poprzez quotprzygldanie siquot zbiorowi uczcemu. Takie przeksztacenie nazywane jest regresj. Po co przykad: Chcemy zbudowa sortownik automatyzujcy process sortowania ryb na poszczeglne gatunki. Ryba ma cechy: - dugo - wysoko - szeroko - mas przykadowa ryba: 50, 20, 7, 5 zbieramy zbir rzeczywistych danych z kilku pooww: 50, 20, 7, 5 - gt 1, 0, 0 30, 20, 7, 5 - gt 0, 0, 1 40, 30, 6, 3 - gt 0, 1, 0 ryba moe por: - ledziem 1, 0, 0 - szprotem 0, 1, 0 - dorszem 0, 0, 1 przykadu cig dalszy : przedstawiamy dez zbir uczcy sieci neuronowej (uczenie) dla nowej, nieznanej, ale zmierzonej ryby - przedstawiamy sieci jej WEKTOR Cech - otrzymujemy na wyjciu WEKTOR y1, y2, y3 - wykorzystujc kodowanie uywane przy uczeniu sieci odczytujemy gatunek ciekawsze przykady: - twarzy rozpoznawanie - rozpoznawanie pisma rcznego - rozpoznawanie gosu - klasyfikacja Spam nie-spam - sterowanie gestami - przewidywanie trendu - wspomaganie diagnozowania MEDYCZNEGO - przewidywanie rozkadu z gazu upkowego - sterowanie pojazdami BUDOWA pojedynczego neuronu funkcje aktywacji uczenie pojedynczego neuronu w - WEKTOR gaiato neuronu x - WEKTOR wejciowy neuronu y - wyjcie neuronu d - oczekiwane wyjcie neuronu c - skalarny ws Pczynnik szybkoci uczenia r - sygna uczcy oglna posta wzoru na zmian wektora wag dw c r x uczenia pojedynczego neuronu cig dalszy oglna posta wzoru na zmian wektora wag dw c r x Sygna uczcy r moe przybiera rne postaci w zalenoci od wariantu reguy uczenia. Regua Hebba: rf (wx) regua perceptronowa: rd - sgn (wx) regua delta: r (d - f (wx)) f39 (wx) regua Widrowa-Hoffa: rd - wx regua korelacyjna: rd warstwa neuronw sie wielowarstwowa (MLP ) Propagacja wsteczna bdu (ang. Erro backpropagation) Propagacja wsteczna podstawowy algorytm uczenia nadzorowanego wielowarstwowych, jednokierunkowych sieci neuronowych. Podaje em przepis na zmian wag dowolnych pocze elementw przetwarzajcych rozmieszczonych w ssiednich warstwach sieci. Oparty jest on na minimalizacji sumy kwadratw bdw uczenia z wykorzystaniem optymalizacyjnej metody najwikszego spadku. Splot, splot cakowy, mnoenie splotowe lub konwolucja (ang. Convolução) w matematyce oraz technice, dziaanie okrelone dla dwch funkcji (.) Dajce w wyniku inn, ktra moe por postrzegana jako zmodyfikowana wersja oryginalnych funkcji. Nazw t nazywa si rwnie wynik tego dziaania, ktre bywa nazywane tomar iloczynem (lub produktem) splotowym. Splot podobny jest do korelacji wzajemnej. operatório przykad 2D (filtry) Haara i Gabora konwolucyjne sieci neuronowe warstwa konwolucyjna konwolucyjne sieci neuronowe warstwa konwolucyjna konwolucyjne sieci neuronowe warstwa decymujca () (ang. camada subamostragem) konwolucyjne sieci neuronowe warstwa decymujca () (ang. camada subamostragem) architektura gbokiej sieci konwolucyjnej MNIST rodrigob. github. ioarewethereyetbuildclassificationdatasetsresults. html Cifar-10 rodrigob. github. ioarewethereyetbuildclassificationdatasetsresults. html Cifar-100 rodrigob. github. ioarewethereyetbuildclassificationdatasetsresults. html STL-10 rodrigob. github. ioarewethereyetbuildclassificationdatasetsresults. html SVHN rodrigob. github. ioarewethereyetbuildclassificationdatasetsresults. html Dzikuj za uwag dostpne narzdzia Theano Pylearn2 Lasagne Caffe Torch7 Deeplearning4j TensorFlow TensorFlow API dla Pythona i C Grafique oblicze Optymalizacja CPU i GPU Wizualizacja procesu uczenia Automatyczne rniczkowanie Otwarta licencja Apache 2.0 importação tensorflow como tf i Mport numpy como np xdata np. random. rand (100).estype (quotfloat32quot) ydata xdata 0,1 0.3 W tf. Variable (tf. randomuniform (1, -1.0, 1.0)) b tf. Variable (tf. zeros (1) ) Y W xdata b loss tf. reducemean (tf. square (y-ydata)) otimizador tf. train. GradientDescentOptimizer (0.5) otimizador de trem. minimizar (perda) init tf. initializeallvariables () etapa de impressão, sess. run (W) , Sess. run (b) com tf. Session () como sess: sess. run (init) para step in xrange (201): sess. run (train) se o passo 20 0: importar tensorflow como tf x tf. placeholder ( Tf. float32, None, 784) W tf. Variable (tf. zeros (784, 10)) b tf. Variable (tf. zeros (10)) y tf. nn. softmax (tf. matmul (x, W) b ) Y tf. placeholder (tf. float32, None, 10) crossentropy - tf. reducesum (ytf. log (y)) trainstep tf. train. GradientDescentOptimizer (0.01).minimize (crossentropy) correcção correta tf. equal (tf. argmax ( Y, 1), tf. argmax (y, 1)) precisão tf. reducemean (tf. cast (correcção correta, quotfloatquot)) init tf. initializeallvariables () com tf. Session () as sess: sess. run (init) fo R i em xrange (1000000): batchxs, batchys mnist. train. nextbatch (100) sess. run (trainstep, feeddict) se i 1000 0: print sess. run (accuracy, feeddict) tensorflow. org wicej Mais apresentações de Przemysaw Buczkowski