Искусственные нейронные сети
Понятие 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.
Подобные документы
Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012История 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 18.02.2018Анализ 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 21.09.2017- 4. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009Использование 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 26.04.2017Биологический 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 25.01.2014Обзор 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 04.12.2012Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019Понятие 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 26.05.2018Искусственный 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 09.02.2019- 14. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Анализ 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 29.07.2018Форма 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 16.05.2016Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021- 18. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 Этапы 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 17.05.2013Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Нейронные 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 17.01.2011- 22. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Описание 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 04.04.2009Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Определение 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 29.05.2017