Построение нейронной сети
Решение задачи обучения нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения на основе объема страховых сборов на данный отчетный период. Расчет количества нейронов в скрытом слое и количества скрытых слоев. Исследование структуры нейронной сети.
Подобные документы
- 1. Генератор псевдослучайных последовательностей на основе модифицированной рекуррентной нейронной сети
Архитектура и функционирование модифицированной рекуррентной нейронной сети. Метод генерации псевдослучайных последовательностей. Методика обучения модифицированной рекуррентной нейронной сети на основе алгоритма обратного распространения ошибок.
статья, добавлен 19.06.2018 Решение 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 12.06.2018Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017- 5. Обращение операторов в нелинейной теории оболочек с помощью нейронной сети и генетического алгоритма
Применение нейронной сети для идентификации функции нагрузки тонкостенной оболочки по результатам наблюдений. Обоснование возможности аппроксимации зависимости между результатами наблюдений и неизвестными функциями обратных задач с помощью нейронной сети.
статья, добавлен 27.09.2016 Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.
статья, добавлен 25.02.2019Применение нечеткой нейронной сети на основе алгоритма Сугено путем аппроксимации управляющего напряжения, как функции координат системы, для реализации терминального управления. Описание базы правил и функции принадлежности, результаты применения сети.
статья, добавлен 21.02.2013Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Применение модуля программы, спроектированного на основе сверточной нейронной сети. Исследование способности нейронной сети к обучению на небольшом наборе данных в задаче классификации оружия на изображениях. Анализ результатов тестирования программы.
статья, добавлен 17.02.2019Исследование и анализ результатов сравнения нейронной сети на основе формальных понятий с другими методами классификации данных. Ознакомление с методами классификации данных на реальных датасетах. Характеристика антимононотонности соответствия Галуа.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019Особенности использования нейронной сети для стабилизации положения подвижных элементов в среде OpenAI. Знакомство с решением задачи стабилизации положения подвижных элементов в технических системах. Рассмотрение этапов проектирования нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019Разработка Розенблаттом математической и компьютерной модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. Алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов. Основы нейросетевых технологий.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Погружение структурной модели в пространство рецепторных и аксоновых полей - процесс, порождающий топологическую модель нейронной сети, по которой можно реализовать адаптивный алгоритм обработки данных. Сущность регуляризации параметров алгоритма.
статья, добавлен 10.05.2022Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.
дипломная работа, добавлен 05.11.2015На базе информации о векторе состояния нелинейной модели и его производной формирование статической нейронной сети, аппроксимирующей правую часть уравнений динамики. Линеаризация сети, в результате которой определение коэффициентов линейной модели судна.
статья, добавлен 28.10.2018Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022