Úvod Příklad Výpočty a grafické znázornění. Filip Habr. České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská



Podobné dokumenty
Rosenblattův perceptron

Neuronové sítě Učení bipolárního perceptronu

Lineární klasifikátory

3. Vícevrstvé dopředné sítě

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK V ROVINĚ

Fiala P., Karhan P., Ptáček J. Oddělení lékařské fyziky a radiační ochrany Fakultní nemocnice Olomouc

3) Vypočtěte souřadnice průsečíku dané přímky p : x = t, y = 9 + 3t, z = 1 + t, t R s rovinou ρ : 3x + 5y z 2 = 0.

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

Testování neuronových sítí pro prostorovou interpolaci v softwaru GRASS GIS

Umělé neuronové sítě

Lineární diskriminační funkce. Perceptronový algoritmus.

Odchylka ekliptiky od roviny Galaxie

5. Umělé neuronové sítě. neuronové sítě. Umělé Ondřej Valenta, Václav Matoušek. 5-1 Umělá inteligence a rozpoznávání, LS 2015

METODA PŮLENÍ INTERVALU (METODA BISEKCE) METODA PROSTÉ ITERACE NEWTONOVA METODA

Asociativní sítě (paměti) Asociace známého vstupního vzoru s daným výstupním vzorem. Typická funkce 1 / 44

NG C Implementace plně rekurentní

Katedra kybernetiky laboratoř Inteligentní Datové Analýzy (IDA) Katedra počítačů, Computational Intelligence Group

Neuronové sítě AIL002. Iveta Mrázová 1 František Mráz 2. Neuronové sítě. 1 Katedra softwarového inženýrství. 2 Kabinet software a výuky informatiky

metoda Regula Falsi 23. října 2012

Grafické řešení rovnic a jejich soustav

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Pedagogická poznámka: Celý obsah se za hodinu stihnout nedá. z ] leží na kulové ploše, právě když platí = r. Dosadíme vzorec pro vzdálenost:

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Ambasadoři přírodovědných a technických oborů. Ing. Michal Řepka Březen - duben 2013

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce

2. RBF neuronové sítě

PV021: Neuronové sítě. Tomáš Brázdil

Algoritmus pro hledání vlastních čísel kvaternionových matic

Trénování sítě pomocí učení s učitelem

Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012

ŠABLONY INOVACE OBSAH UČIVA

Lineární funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí y = ax + b, kde a, b jsou reálná čísla.

ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT. Institut biostatistiky a analýz

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK

Kapitola 2. o a paprsek sil lze ztotožnit s osou x (obr.2.1). sil a velikost rovnou algebraickému součtu sil podle vztahu R = F i, (2.

PV021 Vícevrstvá neuronová síť pro rozeznávání mikroteček. Matúš Goljer, Maroš Kucbel, Michal Novotný, Karel Štěpka 2011

SEZNAM ANOTACÍ. CZ.1.07/1.5.00/ III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT VY_32_INOVACE_MA4 Analytická geometrie

Okruhy problémů k teoretické části zkoušky Téma 1: Základní pojmy Stavební statiky a soustavy sil

Mgr. Markéta Trnečková, Ph.D. Palacký University, Olomouc

Newtonova metoda. 23. října 2012

Pokročilé metody učení neuronových sítí. Tomáš Řehořek

Simulace (nejen) fyzikálních jevů na počítači

Urci parametricke vyjadreni primky zadane body A[2;1] B[3;3] Urci, zda bod P [-3;5] lezi na primce AB, kde A[1;1] B[5;-3]

Numerická matematika 1

Nejprve si uděláme malé opakování z kurzu Množiny obecně.

VYUŽITÍ MATLABU PRO VÝUKU NUMERICKÉ MATEMATIKY Josef Daněk Centrum aplikované matematiky, Západočeská univerzita v Plzni. Abstrakt

=10 =80 - =

1. Soutěživé sítě. 1.1 Základní informace. 1.2 Výstupy z učení. 1.3 Jednoduchá soutěživá síť MAXNET

Optimální rozdělující nadplocha 4. Support vector machine. Adaboost.

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

MATEMATIKA ZÁKLADNÍ ÚROVEŇ

Příklady k analytické geometrii kružnice a vzájemná poloha kružnice a přímky

Elektrický zdroj napětí

Neuropočítače. podnět. vnímání (senzory)

6. F U N K C E 6.1 F U N K C E. Sbírka úloh z matematiky pro SOU a SOŠ RNDr. Milada Hudcová, Mgr. Libuše Kubičíková 181/1 190/24 25

5. Statika poloha střediska sil

3. Vypočítejte chybu, které se dopouštíte idealizací reálného kyvadla v rámci modelu kyvadla matematického.

VZOROVÝ TEST PRO 2. ROČNÍK (2. A, 4. C)

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Úvod do optimalizace, metody hladké optimalizace

MATEMATIKA základní úroveň obtížnosti

Nelineární rovnice. Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze

VEKTOR. Vymyslete alespoň tři příklady vektorových a skalárních fyzikálních veličin. vektorové: 1. skalární

Úloha - rozpoznávání číslic

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P3

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

Voronoiův diagram. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta

Kvadratickou funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí. Definičním oborem kvadratické funkce je množina reálných čísel.

GE - Vyšší kvalita výuky CZ.1.07/1.5.00/

Už bylo: Učení bez učitele (unsupervised learning) Kompetitivní modely

Exponenciální funkce teorie

2 Spojité modely rozhodování

Identifikační údaje školy Vyšší odborná škola a Střední škola, Varnsdorf, příspěvková. Výukový materiál

20. května Abstrakt V následujícím dokumentu je popsán způsob jakým analyzovat problém. výstřelu zasáhnout bod na zemi v definované vzdálenosti.

4EK213 Lineární modely. 4. Simplexová metoda - závěr

4. Statika základní pojmy a základy rovnováhy sil

Diagnostika regrese pomocí grafu 7krát jinak

Tvorba diagramů a obrázků v -L A TEXu

PŘÍMKA A JEJÍ VYJÁDŘENÍ V ANALYTICKÉ GEOMETRII

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Spolehlivost soustav

1.1 Napište středovou rovnici kružnice, která má střed v počátku soustavy souřadnic a prochází bodem

Pokročilé operace s obrazem

Rozpoznávání písmen. Jiří Šejnoha Rudolf Kadlec (c) 2005

NEURONOVÉ SÍTĚ A EVOLUČNÍ ALGORITMY NEURAL NETWORKS AND EVOLUTIONARY ALGORITHMS

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Tváření. Název: Určení těžiště střižných sil,funkční rozměry nástrojů pro střih Ing.

Jméno autora: Mgr. Zdeněk Chalupský Datum vytvoření: Číslo DUM: VY_32_INOVACE_17_FY_A

DRN: Soustavy linárních rovnic numericky, norma

Dělení. Demonstrační cvičení 8 INP

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN P4. Vícevrstvé sítě dopředné a Elmanovy MLNN s učením zpětného šíření chyby

Geometrické algoritmy pro počítačovou grafiku

MATEMATIKA V MEDICÍNĚ

Neuronové sítě. Vlasta Radová Západočeská univerzita v Plzni katedra kybernetiky

ROVINNÁ SOUSTAVA SIL NEMAJÍCÍ SPOLEČNÉ PŮSOBIŠTĚ ROVINNÁ SOUSTAVA SIL NEMAJÍCÍ SPOLEČNÉ PŮSOBIŠTĚ

ANOTACE nově vytvořených/inovovaných materiálů

Paralelní LU rozklad

Téma Pohyb grafické znázornění

Úterý 8. ledna. Cabri program na rýsování. Základní rozmístění sad nástrojů na panelu nástrojů

Přednáška 13 Redukce dimenzionality

Transkript:

Neuronové sítě-delta učení Filip Habr České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská 30. března 2009

Obsah prezentace Obsah prezentace Delta učení 1 Teorie k delta učení 2 Zadání příkladu 3 Vyhledání m j a M j výpočet standardizovaných hodnot 4 Standardizovaná tabulka 5 Výpočet prvních dvou iterací w 1 a w 2 a výsledného w 6 Grafické znázornění

Obsah prezentace Příprava dat Data X R m n je vhodné před spuštěním perceptronu standardizovat např. rozpětím: X new ij = X ij m j M j m j 0, 1 m j = min(x kj ) M j = max(x kj )

Obsah prezentace Delta učení y = f (x, w) y k = f (x k, w) k = y k y k p k (w) = 1 2 2 k P(w) = m k=1 p k(w) = min P(w) = m k=1 1 2 2 k = m k=1 1 2 (y k y k) 2 = m k=1 1 2 (y k f (x k, w)) 2 = min

Obsah prezentace Delta učení Algoritmus w 0 R n+1 (malé), λ 0 > 0 náhodná volba k. vzoru, λ j = λ 0 1+j výpočet y k a k výpočet citlivosti sítě na váhy adaptace vah Učení hladkého perceptronu y = f (x, w) = tanh( n i=0 w ix i ) tanh(x,w) w i = (1 y 2 )x i w j+1 = w j + λ j k (1 y 2 k )x k

Příklad Zadání příkladu Tabulka hodnot: x 0 x 1 x 2 y* 1 1 5-1 1 2 3,5-1 1 2 7 1 1 3 3,5-1 1 3 4,5 1 1 4 4 1 1 4 6 1 1 5 5 1 1 6 5,5 1 1 8 2 1

Příklad Zadání příkladu Tabulka hodnot: x 0 x 1 x 2 y* 1 1 5-1 1 2 3,5-1 1 2 7 1 1 3 3,5-1 1 3 4,5 1 1 4 4 1 1 4 6 1 1 5 5 1 1 6 5,5 1 1 8 2 1 Výpočet m j a M j : m 1 = 1 m 2 = 2 M 1 = 8 M 2 = 7

Příklad Zadání příkladu Tabulka hodnot: x 0 x 1 x 2 y* 1 1 5-1 1 2 3,5-1 1 2 7 1 1 3 3,5-1 1 3 4,5 1 1 4 4 1 1 4 6 1 1 5 5 1 1 6 5,5 1 1 8 2 1 Výpočet m j a M j : m 1 = 1 m 2 = 2 M 1 = 8 M 2 = 7 Standardizované hodnoty: x 0 x 1 x 2 y* 1 0 0,6-1 1 0,14 0,3-1 1 0,14 1 1 1 0,28 0,3-1 1 0,28 0,5 1 1 0,43 0,4 1 1 0,43 0,8 1 1 0,57 0,6 1 1 0,71 0,7 1 1 1 0 1

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2 Váhový vektor jsme zvolili w 0 = (0; 0; 0)

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2 Váhový vektor jsme zvolili w 0 = (0; 0; 0) y 2 = tanh(0 1 + 0 0, 14 + 0 0, 3) = 0 y = tanh( n i=0 w ix i )

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2 Váhový vektor jsme zvolili w 0 = (0; 0; 0) y 2 = tanh(0 1 + 0 0, 14 + 0 0, 3) = 0 y = tanh( n i=0 w ix i ) 2 = 1 0 = 1 k = y k y k

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2 Váhový vektor jsme zvolili w 0 = (0; 0; 0) y 2 = tanh(0 1 + 0 0, 14 + 0 0, 3) = 0 y = tanh( n i=0 w ix i ) 2 = 1 0 = 1 k = y k y k w 1 = (0; 0; 0) + 1 ( 1) (1 0 2 ) (1; 0, 14; 0, 3) = ( 1; 0, 14; 0, 3) w j+1 = w j + λ j k (1 y 2 k )x k

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2 Váhový vektor jsme zvolili w 0 = (0; 0; 0) y 2 = tanh(0 1 + 0 0, 14 + 0 0, 3) = 0 y = tanh( n i=0 w ix i ) 2 = 1 0 = 1 k = y k y k w 1 = (0; 0; 0) + 1 ( 1) (1 0 2 ) (1; 0, 14; 0, 3) = ( 1; 0, 14; 0, 3) w j+1 = w j + λ j k (1 y 2 k )x k Rovnice přímky tedy vypadá takto: 0, 3x 1 1x 2 0, 14 = 0

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2 Váhový vektor jsme zvolili w 0 = (0; 0; 0) y 2 = tanh(0 1 + 0 0, 14 + 0 0, 3) = 0 y = tanh( n i=0 w ix i ) 2 = 1 0 = 1 k = y k y k w 1 = (0; 0; 0) + 1 ( 1) (1 0 2 ) (1; 0, 14; 0, 3) = ( 1; 0, 14; 0, 3) w j+1 = w j + λ j k (1 y 2 k )x k Rovnice přímky tedy vypadá takto: 0, 3x 1 1x 2 0, 14 = 0 Průsečík s osou x 1 je: 0, 47

První iterace Zvolili jsme λ 0 = 1 Jako první vzor jsme náhodně vybrali: k = 2 Váhový vektor jsme zvolili w 0 = (0; 0; 0) y 2 = tanh(0 1 + 0 0, 14 + 0 0, 3) = 0 y = tanh( n i=0 w ix i ) 2 = 1 0 = 1 k = y k y k w 1 = (0; 0; 0) + 1 ( 1) (1 0 2 ) (1; 0, 14; 0, 3) = ( 1; 0, 14; 0, 3) w j+1 = w j + λ j k (1 y 2 k )x k Rovnice přímky tedy vypadá takto: 0, 3x 1 1x 2 0, 14 = 0 Průsečík s osou x 1 je: 0, 47 Průsečík s osou x 2 je: 0, 14

První iterace

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7 y 7 = tanh(( 1) 1 + ( 0, 14) 0, 43 + ( 0, 3) 0, 8) = 0, 86

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7 y 7 = tanh(( 1) 1 + ( 0, 14) 0, 43 + ( 0, 3) 0, 8) = 0, 86 7 = 1 ( 0, 86) = 1, 86

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7 y 7 = tanh(( 1) 1 + ( 0, 14) 0, 43 + ( 0, 3) 0, 8) = 0, 86 7 = 1 ( 0, 86) = 1, 86 λ 1 = 0, 5 λ j = λ 0 1+j

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7 y 7 = tanh(( 1) 1 + ( 0, 14) 0, 43 + ( 0, 3) 0, 8) = 0, 86 7 = 1 ( 0, 86) = 1, 86 λ 1 = 0, 5 λ j = λ 0 1+j w 2 = ( 1; 0, 14; 0, 3) + 0, 5 1, 86 (1 ( 0, 86) 2 ) (1; 0, 43; 0, 8) = = (0, 73; 0, 6; 1, 08)

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7 y 7 = tanh(( 1) 1 + ( 0, 14) 0, 43 + ( 0, 3) 0, 8) = 0, 86 7 = 1 ( 0, 86) = 1, 86 λ 1 = 0, 5 λ j = λ 0 1+j w 2 = ( 1; 0, 14; 0, 3) + 0, 5 1, 86 (1 ( 0, 86) 2 ) (1; 0, 43; 0, 8) = = (0, 73; 0, 6; 1, 08) Rovnice přímky tedy vypadá takto: 0.6x 1 + 1.08x 2 + 0.73 = 0

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7 y 7 = tanh(( 1) 1 + ( 0, 14) 0, 43 + ( 0, 3) 0, 8) = 0, 86 7 = 1 ( 0, 86) = 1, 86 λ 1 = 0, 5 λ j = λ 0 1+j w 2 = ( 1; 0, 14; 0, 3) + 0, 5 1, 86 (1 ( 0, 86) 2 ) (1; 0, 43; 0, 8) = = (0, 73; 0, 6; 1, 08) Rovnice přímky tedy vypadá takto: 0.6x 1 + 1.08x 2 + 0.73 = 0 Průsečík s osou x 1 je: 1, 22

Druhá iterace Jako druhý vzor jsme náhodně vybrali: k = 7 y 7 = tanh(( 1) 1 + ( 0, 14) 0, 43 + ( 0, 3) 0, 8) = 0, 86 7 = 1 ( 0, 86) = 1, 86 λ 1 = 0, 5 λ j = λ 0 1+j w 2 = ( 1; 0, 14; 0, 3) + 0, 5 1, 86 (1 ( 0, 86) 2 ) (1; 0, 43; 0, 8) = = (0, 73; 0, 6; 1, 08) Rovnice přímky tedy vypadá takto: 0.6x 1 + 1.08x 2 + 0.73 = 0 Průsečík s osou x 1 je: 1, 22 Průsečík s osou x 2 je: 0, 68

Druhá iterace

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7 y 7 = 0, 86

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7 y 7 = 0, 86 7 = 0, 36

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7 y 7 = 0, 86 7 = 0, 36 λ n = 2 10 8

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7 y 7 = 0, 86 7 = 0, 36 λ n = 2 10 8 w n = ( 0, 73; 1, 49; 0, 94)

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7 y 7 = 0, 86 7 = 0, 36 λ n = 2 10 8 w n = ( 0, 73; 1, 49; 0, 94) Rovnice přímky tedy vypadá takto: 1, 49x 1 + 0, 94x 2 + 0, 73 = 0

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7 y 7 = 0, 86 7 = 0, 36 λ n = 2 10 8 w n = ( 0, 73; 1, 49; 0, 94) Rovnice přímky tedy vypadá takto: 1, 49x 1 + 0, 94x 2 + 0, 73 = 0 Průsečík s osou x 1 je: 0, 49

Konečná iterace-výsledek V posledním kroku jsme vybrali: k = 7 y 7 = 0, 86 7 = 0, 36 λ n = 2 10 8 w n = ( 0, 73; 1, 49; 0, 94) Rovnice přímky tedy vypadá takto: 1, 49x 1 + 0, 94x 2 + 0, 73 = 0 Průsečík s osou x 1 je: 0, 49 Průsečík s osou x 2 je: 0, 78

Konečná iterace