Анатолий Постолит - Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель

........................................................................................................................ 57

4

Оглавление

2.5.4. Условия и циклы ..........................................................................................................58
Условия ......................................................................................................................... 59
Циклы ............................................................................................................................60
2.5.5. Классы и объекты ......................................................................................................... 62
Классы ........................................................................................................................... 63
Объекты ........................................................................................................................ 66
2.5.6. Создание классов и объектов на примере автомобиля ............................................. 68
2.5.7. Программные модули ...........................................................................'.......................70
Установка модуля.......................................................................................... , ..............70
Подключение и использование модуля ...................................................................... 71
2.6. Краткие итоги rлавы...............................................................................................................72

Глава 3. Элементы искусственного интеллекта ..................................................... 73
3.1. Основные понятия и определения искусственного интеллекта..........................................74
3.2. Искусственный нейрон как основа. нейронных сетей.......................................................... 75
3.2.1. Функция единичного скачка ....................................................................................... 81
3.2.2. Сиrмоидальная функция активации ........................................................................... 83
3.2.3. Гиперболический танrенс .......: ....................................................................................85
3.3. Нейронные сети ......................................................................................................................86
3.3.1. Однослойные нейронные сети .................................................................................... 88
3.3.2. Многослойные нейронные сети .................................................................................. 88
3.4. Обучение нейронных сетей.................................................................................................... 90
3.4.1. Что ·такое обучение сети? ............................................................................................90
3.4.2. Обучающая выборка .................................................................................................... 91
3.4.3. Тестовая выборка ......................................................................................................... 92
3.4.4. Обучение с учителем ................................................................................................... 92
3.4.5. Обучение без учителя ..................................................................................................93
3.5. Краткие итоги главы ...............................................................................................................93
Глава 4. Программная реализация элементов нейронной сети........................... 95
4.1. Персептроны ...........................................................................................................................95
4.2. Классификация персептронов ...............................................................................................99
4.2.1. Персептрон с одним скрытым слоем..........................................................................99
4.2.2. Qднослойный персептрон ........................................................................................... 99
4.2.3. Виды персептронов ....................................................................................................104
4.3. Роль персептронов в нейронных сетях ............................................................................... 105
4.4. Линейная разделимость объектов ....................................................................................... 108
4.5. Решение задач классификации объектов на основе логических функций ....................... 111
4.6. Урок 1. Учим персептрон понимать изображения ............................................................ 116
4.6.1. Распознавание цифр ................................................................................................... 118
4.7. Урок 2. Учим персептрон подбирать веса связей .............................................................. 122
4.8. Дельта-правило ........................................................................................................:............ 136
4.9. Линейная аппроксимация..................................................................................................... 140
4.1О. Учим персептрон классифицировать объекты. Обучение без учителя .......................... 146
4.11. Адаптивные линейные нейроны ........................................................ :............ :.................. 155
4.12. Краткие итоги rлавы........................................................................................................... 167
Глава 5. Построение многослойных нейронных сетей ........................................ 169
5.1. Исследуем простейший искусственный нейрон ................................................................169
5.2. Программируем простейший искусственный нейрон ....................................................... 174

Оглавление

5

5.3. Строим сеть из нейронов ..................................................................................................... 176
5.4. Обучаем нейронную сеть ..................................................................................................... 179
5.5. Последовательность шагов проектирования нейронных сетей ........................................ 190
5.6. Краткие итоги главы --">