Инфоурок Другое ПрезентацииИспользование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев

Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев

Скачать материал
Скачать материал "Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев"

Получите профессию

Няня

за 6 месяцев

Пройти курс

Рабочие листы
к вашим урокам

Скачать

Методические разработки к Вашему уроку:

Получите новую специальность за 3 месяца

Бренд-менеджер

Описание презентации по отдельным слайдам:

  • Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности дере...

    1 слайд

    Использование нейронных сетей при прогнозировании видовой принадлежности деревьев

  • Цель работы:посмотреть, обучится ли нейросеть при определении видовой принадл...

    2 слайд

    Цель работы:
    посмотреть, обучится ли нейросеть при определении видовой принадлежности деревьев;
    насколько точны будут результаты обучающей выборки.
    проверить сможет ли нейросеть определить вид дерева по неизвестным ей параметрам.

  • Многослойная нейронная сетьКак и человеческий мозг, нейросеть состоит из множ...

    3 слайд

    Многослойная нейронная сеть
    Как и человеческий мозг, нейросеть состоит из множества простейших элементов — нейронов, взаимодействующих друг с другом. Именно их совокупность обеспечивает уникальность свойств нейронных сетей, таких как способность к обобщению, работа с зашумленными и неполными данными и др.
    Среди всего разнообразия архитектур нейронных сетей наибольшее распространение получили многослойные.

  • В такой архитектуре нейроны объединены в так называемые слои. Под слоем поним...

    4 слайд

    В такой архитектуре нейроны объединены в так называемые слои. Под слоем понимается совокупность нейронов, входы которых соединены с выходами нейронов предыдущего слоя, а в свою очередь, выходы нейронов этого слоя являются входами для следующего слоя.
    Обычно слоистые сети являются полно связанными, то есть входы каждого нейрона слоя связаны со всеми выходами нейронов предыдущего слоя.

  • Нейросимулятор 1.0.В своей работе я использовала готовый нейросимулятор:

    5 слайд

    Нейросимулятор 1.0.
    В своей работе я использовала готовый нейросимулятор:

  • Обучение На вход подавались следующие статистические данные:
1.   Группа...

    6 слайд

    Обучение
    На вход подавались следующие статистические данные:
    1. Группа
    1) лиственные;
    2) хвойные.
    2. Высота
    3. Крона
    1) колоновидная;
    2) конусообразная;
    3) зонтообразная;
    4) шарообразная;
    5) флагообразная;
    6) вислая;
    7) раскидистая.

  • 4.   Лист и игла
     1)иглы мелкие, частые на одной прямой;
      2)иглы дл...

    7 слайд


    4. Лист и игла
    1)иглы мелкие, частые на одной прямой;
    2)иглы длинные, по 5 штук в пучке;
    3)иглы средние по две в пучке;
    4)иглы средние;
    5)лист большой пятиугольный;
    6)лист фигурный средний;
    7)лист узкий, длинный, большой;
    8)лист узкий, маленький;
    9)лист не правильной формы;
    10)лист простой.

  • 5.   Плод
      1) шишка; 
      2) желудь;
      3) орех; 
      4) ягода;...

    8 слайд

    5. Плод
    1) шишка;
    2) желудь;
    3) орех;
    4) ягода;
    5) яблоко;
    6) кисть.
    6. Кора.
    1) гладкая;
    2) шершавая;
    3) грубая;
    4) грубая с наростами.

    Обучающая выборка представлена на следующем слайде:

  • Данные обучающей выборки

    9 слайд

    Данные обучающей выборки

  • Результаты обучения

    10 слайд

    Результаты обучения

  • При обучении данным методом обратного распространения ошибки, выдались наибол...

    11 слайд

    При обучении данным методом обратного распространения ошибки, выдались наиболее близкие к практическим результаты. Хотя некоторые модели деревьев, например, береза, ольха и рябина выдаются неточно.
    Теперь посмотрим, сможет ли нейросимулятор выдать модель дерева на неизвестные ему параметры

  • Данные тестируемой выборки:

    12 слайд

    Данные тестируемой выборки:

  • Результаты обучения

    13 слайд

    Результаты обучения

  • Зависимости погрешности обучения и погрешности обобщения от числа нейронов вн...

    14 слайд

    Зависимости погрешности обучения и погрешности обобщения от числа нейронов внутренних слоев персептрона.

  • РезультатыПри проверке на тестируемых данных, результаты оказались хуже. Из п...

    15 слайд

    Результаты
    При проверке на тестируемых данных, результаты оказались хуже. Из пяти введенных моделей нейросимулятор смог определить только 1. Это можно объяснить тем, что данные, которые мы вводили, не совпадают с точными значениями деревьев. Но для работы с уже известными параметрами деревьев нейросимулятор вполне подходит, его можно использовать биологам и экологам, занятым в этой области для ускорения работы. А также обычным людям в качестве определителя деревьев.

  • Работу выполнила:
 студентка гр. 1233
Коркодинова Е.П.

    16 слайд

    Работу выполнила:
    студентка гр. 1233
    Коркодинова Е.П.

Получите профессию

Бухгалтер

за 6 месяцев

Пройти курс

Рабочие листы
к вашим урокам

Скачать

Скачать материал

Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет (категорию), класс, учебник и тему:

6 625 761 материал в базе

Скачать материал

Другие материалы

Вам будут интересны эти курсы:

Оставьте свой комментарий

Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.

  • Скачать материал
    • 17.07.2020 133
    • PPTX 737.5 кбайт
    • Оцените материал:
  • Настоящий материал опубликован пользователем Варганова Любовь Павловна. Инфоурок является информационным посредником и предоставляет пользователям возможность размещать на сайте методические материалы. Всю ответственность за опубликованные материалы, содержащиеся в них сведения, а также за соблюдение авторских прав несут пользователи, загрузившие материал на сайт

    Если Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с сайта, Вы можете оставить жалобу на материал.

    Удалить материал
  • Автор материала

    Варганова Любовь Павловна
    Варганова Любовь Павловна
    • На сайте: 3 года и 3 месяца
    • Подписчики: 0
    • Всего просмотров: 81179
    • Всего материалов: 227

Ваша скидка на курсы

40%
Скидка для нового слушателя. Войдите на сайт, чтобы применить скидку к любому курсу
Курсы со скидкой

Курс профессиональной переподготовки

Няня

Няня

500/1000 ч.

Подать заявку О курсе

Курс профессиональной переподготовки

Организация деятельности библиотекаря в профессиональном образовании

Библиотекарь

300/600 ч.

от 7900 руб. от 3950 руб.
Подать заявку О курсе
  • Сейчас обучается 282 человека из 66 регионов

Курс профессиональной переподготовки

Руководство электронной службой архивов, библиотек и информационно-библиотечных центров

Начальник отдела (заведующий отделом) архива

600 ч.

9840 руб. 5900 руб.
Подать заявку О курсе

Курс повышения квалификации

Специалист в области охраны труда

72/180 ч.

от 1750 руб. от 1050 руб.
Подать заявку О курсе
  • Сейчас обучается 40 человек из 19 регионов

Мини-курс

Эмоциональная сфера детей: диагностика, особенности и регуляция

4 ч.

780 руб. 390 руб.
Подать заявку О курсе
  • Сейчас обучается 21 человек из 13 регионов

Мини-курс

Расстройства пищевого поведения: обзор и основы психологической работы

3 ч.

780 руб. 390 руб.
Подать заявку О курсе
  • Сейчас обучается 20 человек из 14 регионов

Мини-курс

Здоровьесбережение и физическое развитие школьников

3 ч.

780 руб. 390 руб.
Подать заявку О курсе