1.Kanonikus felügyelt tanulási feladat definíciója (5p) 1.Input, output (1p) 2.Paraméterek (1p) 3.Hipotézisfüggvény (1p) 4.Hibafüggvény/költségfüggvény.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
NEURONHÁLÓK.
Advertisements

Adatelemzés számítógéppel
Geometriai transzformációk
MI 2003/ A következőkben más megközelítés: nem közvetlenül az eloszlásokból indulunk ki, hanem a diszkriminancia függvényeket keressük. Legegyszerűbb:
IRE 8 /38/ 1 Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László2011. TÁMOP – I ntelligens R endszerek E lmélete 8.
Kalman-féle rendszer definíció
Sűrűségfüggvény Parzen becslés Mintapontszám, szigma.
Digitális képanalízis
Térinformatikai elemzések. Megválaszolható kérdések Pozíció - mi van egy adott helyen Feltétel - hol vannak …? Trendek - mi változott meg? Minta - milyen.
SAS Enterprise Miner 2. gyakorlat
Térbeli infinitezimális izometriák
Gráfok szélességi bejárása
Bevezetés a gépi tanulásba február 16.. Mesterséges Intelligencia „A számítógépes tudományok egy ága, amely az intelligens viselkedés automatizálásával.
Modern többosztályos tanulók: Döntési fa, Véletlen erdő, Előrecsatolt többrétegű neuronháló, Support Vector Machine (SVM), Kernel „trükk”.
Gépi tanulási módszerek
Dimenziócsökkentés, valamint jellemzőszelekciós eljárások
Osztályozás -- KNN Példa alapú tanulás: 1 legközelebbi szomszéd, illetve K-legközelebbi szomszéd alapú osztályozó eljárások.
MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell). A label-bias probléma Tanító adatbázis gold standard címkéin tanulunk, kiértékelni a generálton. Túl tökéletes,
MI 2003/ Alakfelismerés - még egy megközelítés: még kevesebbet tudunk. Csak a mintánk adott, de címkék nélkül. Csoportosítás (klaszterezés, clustering).
FRAKTÁLOK.
IPPI ÁLTALÁNOS ISKOLA SZILÁGY MEGYE
Dr. Kovács Emőd VISZ Díjátadó Ünnepség computer graphics Számítógépi grafika Grafikai irányok, kutatások és egyebek.
Neurális hálók néhány alkalmazása a komputergrafikában
Mesterséges neuronhálózatok
Vámossy Zoltán 2004 (Mubarak Shah, Gonzales-Woods anyagai alapján)
Szűrés és konvolúció Vámossy Zoltán 2004
Mesterséges Neurális Hálózatok Tematika
Programozás C-ben Link és joint Melléklet az előadáshoz.
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
Készítette: Lakos Péter.  Adott egy irányított vagy irányítatlan, véges gráf.  Írjuk ki a csúcsokat egy kezdőcsúcstól való távolságuk növekvő sorrendjében.
SZÁMÍTÓGÉP ARCHITEKTÚRÁK - 15 Németh Gábor. 2001Németh Gábor: Számítógép architektúrák 2 NEURÁLIS HÁLÓZATOK Három fő hajtóerő: 1.Az információ-technológia.
Lokális optimalizáció Feladat: f(x) lokális minimumának meghatározása 0.Adott egy kezdeti pont: x 0 1.Jelöljünk ki egy új x i pontot, ahol (lehetőleg)
Optimalizáció modell kalibrációja Adott az M modell, és p a paraméter vektora. Hogyan állítsuk be p -t hogy a modell kimenete az x bemenő adatokon a legjobban.
Dr. Kovács Emőd VISZ Díjátadó Ünnepség computer graphics Számítógépi grafika Grafikai irányok, kutatások és egyebek.
Adatbányászati módszerek a térinformatikában
Többváltozós adatelemzés
Többváltozós adatelemzés 5. előadás. Hierarchikus klaszterezés Klaszterek számát nem kell előre megadni A pontok elhelyezkedését térképezi fel Nem feltétlenül.
Többváltozós adatelemzés
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
A Dijkstra algoritmus.
Részecskenyom analízis és osztályozás Pálfalvi József MSc, Intelligens Rendszerek, Önálló labor 1.
A Van der Waals-gáz molekuláris dinamikai modellezése Készítette: Kómár Péter Témavezető: Dr. Tichy Géza TDK konferencia
Mérnöki tervezés december Hangelemző rendszer fejlesztése Symbian OS-re Hegedűs Iván Mihály Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai.
Szabályozási Rendszerek 2014/2015 őszi szemeszter Előadás Automatizálási tanszék.
Chapter 6 Input Technologies and Techniques. Jó vagy rossz? Toll vs. érintés + kézírás, rajzolás + pontos kijelölés + extra funkciók (pl gomb) - mindig.
Háló- (gráf-) algoritmusok
Valószínűségszámítás II.
Megerősítéses tanulás 8. előadás
Szabadkai Műszaki Szakfőiskola 1. A neuron modellje a következő 3 elemből áll: 1. A szinapszisok halmaza amelyekkel a neuronok egymáshoz vannak kapcsolva.
Részecskenyom analízis és osztályozás Pálfalvi József MSc, Intelligens Rendszerek, Önálló labor 1. Egyetemi konzulens: dr. Dobrowiecki Tadeusz (BME MIT)
Csoportkeresési eljárások Vassy Zsolt. Tematika Girvan Newman klaszterezés Diszkrét Markov lánc: CpG szigetek Rejtett Markov lánc ADIOS.
Hibaszámítás Gräff József 2014 MechatrSzim.
Struktúra predikció Struktúra lehet Felügyelt tanulási probléma
INFOÉRA Gráfok, gráfalgoritmusok II. (Horváth Gyula és Szlávi Péter előadásai felhasználásával) Juhász István-Zsakó László: Informatikai.
Gépi tanulási módszerek
1 Megerősítéses tanulás 9. előadás Szita István, Lőrincz András.
Kinetikus Monte Carlo  Bevezetés  Véletlen bolyongás  Residence time algoritmus.
Tanulás az idegrendszerben Structure – Dynamics – Implementation – Algorithm – Computation - Function.
Szimuláció. Mi a szimuláció? A szimuláció a legáltalánosabb értelemben a megismerés egyik fajtája A megismerés a tudás megszerzése vagy annak folyamata.
A Dijkstra algoritmus.
Kockázat és megbízhatóság
III. előadás.
Egy topologikus térbeli adatstruktúra a topo-logix modell
Bunkóczi László, Dr.Pitlik László, Pető István, Szűcs Imre
Gazdaságinformatikus MSc
A mesterséges neuronhálók alapjai
Többdimenziós normális eloszlás
Bevezetés a mély tanulásba
Bevezetés a mély tanulásba
Visszacsatolt (rekurrens) neuronhálók
Előadás másolata:

1.Kanonikus felügyelt tanulási feladat definíciója (5p) 1.Input, output (1p) 2.Paraméterek (1p) 3.Hipotézisfüggvény (1p) 4.Hibafüggvény/költségfüggvény (1p) 5.Megoldási mód (1p) 2.Neuron részei (max 3p) 1.Egyenlet (0.5p) 2.Ábra (0.5p) 3.Minden további elem megadása (0.5p) 3.MLP / Multi Layer Perceptron (5p) 1.Alapötlet (1p) 2.Mese ábrával (2p) 3.Költségfüggvény (2p) 4.Kohonen háló (3p) 1.Alapötlet (1p) 2.Mese ábrával (2p) 5.Mik a gradiens-módszer előnyei és hátrányai az explicit megoldásokkal szemben? (3p) Összesen (40p)

1.SVM / Support Vector Machine (5p) 1.Költségfüggvény (2p) 2.Magyarázat (1p) 3.Gradiens (1p) 4.Megoldási módszer egyenletei (1p) 2.PCA / Főkomponens analízis (3p) 1.Mit old meg? (1p) 2.Megoldási módszer leírása (1p) 3.Egy lehetséges alkalmazás (1p) 3.Mik a kölcsönös információ előnyei a korrelációval szemben? (3p) 1.Kölcsönös információ definíciója magyarázattal (1p) 2.Korreláció definíciója magyarázattal (1p) 3.Függetlenség és korrelálatlanság kapcsolata (1p) 4.Részlegesen megfigyelhető OSDL / Online Strukturált Szótártanulási probléma (10p) 1.Költségfüggvény (2p) 2.Magyarázat (2p) 3.Gradiensek (2p) 4.Megoldási módszer egyenletei (2p) 5.Egy lehetséges alkalmazás (2p) Összesen (40p)

1. Kanonikus felügyelt tanulási feladat Lőrincz András | Neuronháló előadás3

4 2. Neuron (perceptron) … …

3. MLP Lőrincz András | Neuronháló előadás5

Multi Layer Perceptron (MLP) Lőrincz András | Neuronháló előadás6 ij 1 1

MLP tudnivalók Lőrincz András | Neuronháló előadás7

4. Kohonen háló Kohonen háló (Self-Organizing Map - SOM): felügyeletlen, diszkrét értékű leképezést tanul, topológia: közeli inputokhoz közeli output tartozzon -> vizualizációra jó (sok dimenziót kis dimenzióban tud bemutatni) Minden neuronhoz saját súlyvektor + képtérbeli pozíció. Nyer a k -adik neuron, ha || x - w k || 2 a legkisebb az összes neuron közül (azaz ha ő a legközelebbi neuron a képtérben). A k-adik neuronnak vannak szomszédai (rács). Szomszédainak száma függ a „szomszédsági tér” dimenziójától. Tipikusan 2D és 4 szomszéd Hangolás: a nyertest és a közeli neuronokat (szomszédok szomszédai max k távolságra) hangoljuk az inputra ahol d(j,k,t) a j-edik és a k-adik neuron z j és z k pozícióinak távolsága a „szomszédsági térben” és a szorzó függ az időtől. Pl. Lőrincz András | Neuronháló előadás8

Kohonen háló (Self-Organizing Map - SOM) Lőrincz András | Neuronháló előadás9 A rács kezdetben nem illeszkedik a bemenetek halmazára (kék felhő). A fehér pont jelzi az aktuális mintát, a sárga karika pedig a legközelebbi rácspontot és a szomszédságát. A pontot ráhúzzuk a mintára (a szomszédságát is, csak kisebb mértékben), majd ezt ismételjük. Végül a rács illeszkedni fog a kék felhőre, és megmarad a rácsszerkezet által definiált szomszédság.

5. Miért választottuk a gradiens- módszert?

6. SVM

7. PCA

PCA kiszámolási módjai, tulajdonságai

8. Kölcsönös információ vs korreláció

9. OSDL