A neurális hálózatokból fogok kisbeszámolót tartani biológia órán, de nem tudok elindulni. Ötletek?

1 nappal az előadás előtt, ez így necces. Mondanám, hogy olvass utána.

Képfeldolgozásban elég ütős eredményeket értek el CNN feldolgozó egységekkel.

Erről itt egy rövid írás:

[link]

De Kincses mellett Dr. Vörösházi Zsolt nevére is rákereshetsz, ő is sokat foglalkozott ezzel.

Roska Tamás - Neurális hálózatok és analóg processzor tömbök

Itt szépen meg van fogalmazva majdnem minden, beszerezéséhez sok sikert!

Itt a 10es és 14es előadás is érdekes lehet, bár nem hiszem, sok infót megértenél belőle, ha eddig nem foglalkoztál ilyenekkel.

[link]

Ez elég nehéz téma még egy középiskolásnak is, sztem. Eléggé esélytelen a dolog. Ha tudsz angolul akkor valamit az angol wikiből, vagy a youtuberól összeszedhetsz.

A legtipikusabb neurális háló ez: [link]

Az input a beérkező jelek, pl fényerősség, hőmérséklet, akármi. Az output a reakció, amit a háló csinálni fog az inputok alapján, például megmozdíthat egy kart, vagy pisloghat, ilyesmi. A hidden, vagy rejtett szintek azok ahol a varázslat történik, ahol gondolkozik. Egy, vagy több rejtett szint is lehetséges. Ez a fenti (leegyszerűsített) modell a leginkább bevált, amikor mesterségesen utánozni akarjuk a neurális hálókat. Érdekessége, hogy a(biológiai aggyal ellentétben) jelek mindig előre mennek, nincs "visszakapcsolás". És minden neuron kapcsolódik minden előző szinten lévő neuronhoz, és minden köv szinten lévő neuronhoz is.

ami érdekes, az az, ami a neuronok között van: minden neuron különböző érzékenységgel rendelkezik a beérkező jelek iránt. Például lehet, hogy egy neuron szinte alig reagál arra, ha túl magas a fény, lehet hogy egy másik neuron pedig szinte csak arra reagál.

Amikor egy esemény elindul az inputoktól, akkor végigfutnak a jelek a szinteken a következőképp: minden egyes neuronnál összeadjuk a beérkező jeleket, midnen egyes jelet megszorozva az ehhez a szálhoz tartozó érzékenységgel. Ha adott értéket meghaladja ez az érték, akkor ez a neuron is "lő" egyet.

Pl egy nagyon egyszerű neurális háló lehetne ilyen:

A -> B

ahol A az input, a fényerősség, B pedig az output, a szem becsukódása.

A-ból jön a fényerősség, pl 1.0 - ez erős fényt jelent. B érzékeny erre a szálra, az érzékenysége szintén 1.0.

Tehát 1.0*1.0 az 1.0

1.0 magasabb mint 0.5, tehát a szem becsukódik.

Ezután érkezik egy 0.4es jel. Átmegy a hálón ez is: 0.4*1.0 (az érzékenység) az 0.4 - ami .5 alatt van, tehát a szem kinyílik.

Ha két input van, A1 és A2, akkor pl lehet mind2öz .5 az érzékenység, erős fény esetén A1 + A2: 1.0*.5 + 1.0*.5 az .5+.5 azaz 1. Tehát a szem becsukódik.

ilyesmi, ha ebből valamit megértettél, akkor talán össze tudsz dobni valamit :)