Теории и приложения искусственных нейронных сетей
Анализ основных способов представления информации в нейронных сетях. Общая характеристика теории адаптивного резонанса. Знакомство с современными нейросетевыми архитектурами. Рассмотрение особенностей моделей Липпмана-Хемминга, Хехт-Нильсена и Коско.
Подобные документы
Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017Анализ моделей адаптивного поведения. Модель эволюционного возникновения коммуникаций в коллективе роботов. Бионическая модель поискового адаптивного поведения. Основные принципы построения модели адаптивного поведения системы на базе нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Интерпретация выходных сигналов искусственных нейронных сетей при применении нелинейной нормализации, вычисляемой с помощью часто применяемых на практике эвристик. Исследование принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей.
статья, добавлен 31.08.2018Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015- 14. Нейронные сети
Рассмотрение искусственных нейронных сетей, различий между их базовыми архитектурами. Способность к обучению как основное свойство мозга. Оценка эволюции технологий телекоммуникации. Особенности развития организаций, занимающихся внедрением сетей.
реферат, добавлен 19.12.2014 Применение искусственных нейронных сетей. Выработка алгоритма синтеза контроллера, формирующего порог, который обеспечит заданные выходные реакции объекта управления (устройства), с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Возможности современных информационных технологий и Интернета. Разработка клиент-серверной архитектуры построения больших искусственных нейронных сетей. Идентификация, аутентификация пользователей и защита информации в системе дистанционного обучения.
статья, добавлен 27.05.2018Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Разработка искусственных нейронных сетей и машинное обучение как перспективные направления информационных технологий. Преимущества и недостатки, способность нейросетей решать задачи, которые невозможно решить классическими программными алгоритмами.
статья, добавлен 20.02.2019Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.
отчет по практике, добавлен 09.02.2019Обзор искусственных нейронных сетей, состоящих из множества взаимодействующих простых процессоров и представляющих собой устройства параллельных вычислений. Анализ структуры связей детали сетевой конструкции. Вычисления сигналов и значений нейронов.
лекция, добавлен 21.10.2013Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.
книга, добавлен 09.09.2012Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022