Сети Хопфилда и Хемминга, особенности распознавания образов, расчет параметров сетей и порядок работы
Сеть Хопфилда: понятие, слои, граница емкости памяти, структурная схема. Пороговая передаточная функция. Обучение сети Хемминга, алгоритм функционирования. Весовые коэффициенты тормозящих синапсов. Определение состояния нейронов второго слоя сети.
Подобные документы
Распознавание образов при помощи нейросетевых технологий. Алгоритм обучения сети Хопфилда. Вычисление квадратной матрицы размера для ключевых образов по правилу Хебба. Отсутствие проблем с обучением при наличии априорной информации о классах объектов.
статья, добавлен 08.06.2018Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Сущность распознавания различных типов фигур технического анализа на графиках биржевого курса валютных пар. Изучение наиболее распространенных паттернов. Анализ параметров реализации сети Хопфилда, используемой для нахождения схожих образов между собой.
статья, добавлен 14.05.2017Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Адресация по содержимому. Создание систем искусственного интеллекта, систем распознавания речевых сигналов и изображений. Расчет весовых коэффициентов и пороговых уровней. Решение задач с помощью сетей Хопфилда. Задача комбинаторной оптимизации.
презентация, добавлен 16.10.2013Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Обобщённая модель Хопфилда. Определение размера области притяжения. Объём памяти нейронной сети в обобщенной модели. Энергия локального минимума и вероятность его обнаружения. Зависимость энергии локального минимума от ширины области притяжения.
статья, добавлен 08.02.2013Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Понятие информационной эффективности ассоциативной памяти типа Хопфилда с разреженным кодированием. Векторные модели ассоциативной памяти. Эйбедология и нейропрогноз, теорма Такенса. Введение в байесовы сети. Неопределенность и неполнота информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Характеристика методов, используемых для реализации поиска на неточное соответствие. Краткое описание алгоритмов, допускающих неточное задание терминов запроса. Коды и сети Хемминга, принцип их работы, преимущества и недостатки, область применения.
реферат, добавлен 27.09.2012Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.
реферат, добавлен 17.05.2013Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021Предложен формальный алгоритм построения полносвязной части нейросетевого классификатора. Описаны подходы к подбору гиперпараметров. При использовании данного алгоритма удалось снизить общее количество настраиваемых параметров полносвязной нейронной сети.
статья, добавлен 02.04.2019- 19. Код Хемминга
История создания двоичного циклического кода Хемминга для защиты памяти в компьютерной технике. Принципы кодирования и алгоритм декодирования информации. Принципиальная схема кодера. Логика построения программного декодера несистематического кода.
курсовая работа, добавлен 06.06.2017 Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012- 21. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 Планирование помещений организации для проектирования локальной вычислительной сети. Подбор параметров оборудования. Сетевое оборудование. Логическая, структурная схемы сети. Адресная структура сети. Программные средства и защита сети. Отказоустойчивость.
курсовая работа, добавлен 06.11.2017Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012Выбор оборудования, необходимого для реализации проекта. Архитектура базовых станций сетей LTE. Расчет основных параметров участка сети 4 поколения для ЗАО "Астрахань GSM". Расчет единовременных затрат на организацию сети GSM и оценка эффективности.
дипломная работа, добавлен 21.06.2014Понятие локальных компьютерных сетей, их виды. Схема соединения компьютеров в локальной сети. Аппаратное обеспечение сетей. Характеристика сети Интернет и типов протоколов. Основные услуги компьютерных сетей и краткая характеристика сферы их применения.
презентация, добавлен 17.12.2015