Моделі семантичних нейронних мереж та їх застосування в системах штучного інтелекту
Обґрунтування необхідності розробки системи, яка обробляє природну мову на основі штучної нейронної мережі. Розробка структури такої мережі, що виконує морфологічний розбір слів та синтаксичний розбір речень, обробляє синонімію та омонімію природної мови.
Подобные документы
Характеристика будови біологічного нейрона. Порядок навчання нейронної мережі. Основний аналіз схем нейромережевого керування, заснованих на використанні підходів. Особливість розробки системи керування насосною станцією на основі нейронної мережі.
статья, добавлен 24.01.2020Моделі формальної обробки інформації у системах штучного інтелекту. Розробка алгебро-логічних методів декомпозиції предикатів для формалізації процесів інтелектуальної обробки інформації у системах штучного інтелекту. Опис механізмів природної мови.
автореферат, добавлен 28.07.2014Дослідження можливості використання моделі нейронних мереж штучного інтелекту при підготовці авіаційних спеціалістів. Характеристика етапів синтезу нейромережевої моделі залежності залишкових знань суб’єктів навчання від їх індивідуальних здібностей.
статья, добавлен 16.11.2017- 4. Методи формалізації і моделі морфологічних структур та їх застосування в системах штучного інтелекту
Розробка методу бінаризації алгебраїчного формульного запису морфологічних предикатів. Побудова мережі, що моделює відмінювання повних неприсвійних прикметників російської мови. Головна особливість способу скорочення внутрішніх станів логічної сітки.
автореферат, добавлен 30.10.2015 Класифікація температурних образів. Аналіз загальної структури штучної нейронної мережі (ШНМ). Використання алгоритму розпізнавання температурних образів і його реалізація як ШНМ в реальних автоматизованих системах управління агропромислового виробництва.
статья, добавлен 30.01.2017Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018Порівняння ефективності тесту хі-квадрат і методів на основі нейронної мережі в оцінці випадковості числових послідовностей. Генерація випадкових наборів даних, створення та навчання моделей нейронних мереж, а також комплексний аналіз їх ефективності.
статья, добавлен 18.05.2024Метод уніфікації суперпозицій семантичних функцій та природно-мовних конструкцій. Якість систем автоматичної обробки текстів під час аналізу багатозначних мовних одиниць. Характеристика атрибутних транслюючих граматик на основі систем штучного інтелекту.
автореферат, добавлен 29.08.2014Розгляд використання нейронних мереж для прогнозування енергоспоживання. Введення основних моделей нейронної мережі, яка здійснює ідентифікацію графіків. Додаткові шляхи підвищення точності прогнозування. Поточні режими електроенергетичної системи.
статья, добавлен 27.07.2016Аналіз можливості використання різних типів нейронних мереж для розпізнавання "ідеального співрозмовника" серед користувачів соціальних мереж. Навчання нейронних мереж на основі експертних знань та модифікація класичної мережі ймовірнісного типу.
статья, добавлен 27.07.2016Методика виявлення рептилій за допомогою штучного інтелекту та її потенціал для вирішення важливих питань екології, сільського господарства та наукових досліджень. Розпізнавання зображень як одне з завдань, з якими справляються згорткові нейронні мережі.
статья, добавлен 25.11.2023- 12. Моделі та алгоритми візуалізації багатовимірних даних на основі автоасоціативних нейронних мереж
Аналіз існуючих підходів до розв’язання задачі візуалізації багатовимірних даних, їх порівняння та визначення властивих їм обмежень та недоліків. Розробка архітектури нейронної мережі для зменшення розмірності багатовимірних даних із підвищеною якістю.
автореферат, добавлен 27.07.2014 - 13. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж
Розробка архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж із конкуренційним навчанням. Моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Аналіз наукових методів досліджень і алгоритмів обробки інформації. Дослідження систем машинного навчання на основі штучних нейронних мереж. Переваги застосування штучного інтелекту. Розвиток технології блокчейн і корпоративних платформ метавсесвіту.
статья, добавлен 12.12.2022Дослідження реалізації штучного інтелекту для гри в жанрі стратегії в реальному часу з використанням нейронної мережі. Підходи до вирішення питань управління невеликими групами юнітів в ситуації контакту з супротивником та синхронізація дій груп.
статья, добавлен 11.07.2022Принципи навчання простої штучної нейронної мережі з використанням алгоритму зворотного поширення помилки. Розпізнавання п'ятьох видів нормальних і п'ять видів дефектних кісток на рентгенівських зображеннях, а також оцінка точності розпізнавання.
статья, добавлен 11.08.2021Принципи розробки програми, яка реалізує функціонування нейронної мережі для задачі розпізнавання (класифікації) літер заданого слова. Дослідження операції навчання мережі на прикладах для навчання. Лістинг програми, оцінка якості розпізнавання образів.
курсовая работа, добавлен 10.01.2018У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Способи реалізації локальних алгоритмів у багатопроцесорних обчислювальних системах, зокрема, в мережі процесорних елементів з чотирма портами введення - виведення, в обчислювальному середовищі за допомогою штучних нейронних мереж та мережі Петрі.
автореферат, добавлен 29.07.2014Узагальнення регресійних нейронних мереж Д. Шпехта, які отримали широке розповсюдження для вирішення задач прогнозування та ідентифікації. Навчання мережі, що відбувається шляхом установлення центрів активаційних функцій у точках з координатами векторів.
статья, добавлен 19.06.2018Модель оцінки рівня захищеності інформації на основі нечіткої нейронної продукційної мережі. Проведення ранжування технічних каналів за важливістю перед обробкою в нейромережній системі. Модель нейромережевої системи оцінки рівня захищеності інформації.
статья, добавлен 21.02.2017Рішення актуальної задачі підвищення якості формалізації природної мови на прикладі створення алгебрологічних моделей морфології та їх застосування у логічних мережах. Проектування засобів штучного інтелекту. Алгебрологічний метод роботи логічних мереж.
автореферат, добавлен 28.08.2014Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022Розробка моделі нейромережевої автоасоціативної пам'яті на основі нечітких базисних функцій. Удосконалення методу самонавчання тришарової нейронної мережі. Підвищення точності та швидкості прогнозування й ідентифікації нелінійних нестаціонарних об'єктів.
автореферат, добавлен 28.08.2015Функціональна схема локальної обчислювальної мережі. Планування структури мережі (розміщення сервера) та її організація на основі Windows 2003 Server. Структура корпоративної комп'ютерної мережі. Захист інформації та розрахунки витрат на створення мережі.
дипломная работа, добавлен 18.05.2014