Дослідження когнітивних властивостей штучних нейронних мереж
Дослідження характеристики штучних нейронних мереж на прикладі задачі розпізнавання і класифікації. Характеристика особливостей функціонування різних архітектур в межах методу зворотного поширення похибки. Метод організації штучних нейронних мереж.
Подобные документы
- 1. 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 Розробка та дослідження варіанту автоматизованої класифікації пристроїв орієнтування як складових СООВ з використанням штучних нейронних мереж, що в подальшому забезпечить їх автоматизований вибір за попередньо розробленою відповідною методикою.
статья, добавлен 22.03.2013Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.
автореферат, добавлен 19.06.2018Аналіз 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 17.12.2022- 5. Аналіз використання технології штучних нейронних мереж в якості нового підходу до обробки сигналів
Застосування штучних нейронних мереж для аналізу й обробки даних, отриманих в ході дослідження, калібрування і подальшого процесу обробки відомостей біосенсорів, схильних до зміни з часом. Особливість визначення процесу зберігання інформації як образів.
статья, добавлен 27.07.2016 Аналіз апаратних реалізацій штучних нейронних мереж. Аналогова та гібридна архітектури. Принцип дії систолічних, сигнальних та нейросигнальних процесорів. Програмовані логічні інтегральні схеми. Оцінки ризиків надійності апаратних реалізацій ШНМ.
статья, добавлен 14.06.2013У 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 26.04.2023На основі проведених експериментів дослідження доцільності використання даних методів для різних типів даних та архітектури нейронних мереж. Характеристика існуючих методів оптимізації та типів розподілених обчислень для тренування нейронних мереж.
статья, добавлен 28.10.2020Огляд існуючих підходів до вирішення задачі розпізнавання зображень. Опис основних методів, що використовуються в задачі розпізнавання зображень. Визначення етапів процесу розпізнавання зображень на основі нейронних мереж, алгоритмів розпізнавання.
статья, добавлен 26.10.2020Методика теорії представлення модульних нейронних мереж у вигляді орієнтованих графів для формального опису довільних архітектур. Теоретичне обґрунтування методу заміни циклів в графовій моделі. Дослідження структури програмного комплексу NeuroLand.
автореферат, добавлен 30.07.2014Аналіз існуючих методів і алгоритмів, спрямованих на прискорення і підвищення якості структурного та параметричного синтезу прогнозуючих штучних нейронних мереж зі зворотним поширенням помилки. Розробка механізмів, що дозволяють істотно прискорити процес.
автореферат, добавлен 05.08.2014Розгляд методу для прогнозування виникнення дорожньо-транспортної пригоди в конкретному транспортному вузлі на основі нейронних мереж. Виявлення істотних факторів, що сприяють аварії. Навчання та тестування двох нейронних мереж з різними архітектурами.
статья, добавлен 11.07.2023Визначення основних особливостей та вимог щодо побудови нейронних мереж. Розгляд підходів до їх використання в процесі страхового андеррайтингу як повноцінної заміни андеррайтера та у перехідний період. Опис основних моделей навчання нейронних мереж.
статья, добавлен 28.12.2017- 14. Композиція нейронних мереж з алгоритмами Хебба та прямого поширення в системах символьного кодування
Дослідження нейронних мереж з алгоритмами самоорганізації Хебба і прямого поширення, способи їх навчання та можливості використання в системах технічного захисту інформації. Розробка та реалізація програми на мові С++ для розпізнавання коду доступу.
статья, добавлен 27.12.2016 Проведено аналіз різних алгоритмів класифікації даних, описано актуальність проведення наукового дослідження в цьому напрямі. Для аналізу було вибрано класифікатори на основі методів статистики, нейронних мереж та засновані на машинному навчанні.
статья, добавлен 22.10.2023Аналіз особливостей роботи протоколу обміну ключами з використанням взаємного навчання нейронних мереж. Існуючі атаки на протокол. Розподіл часу синхронізації нейронних мереж. Виявлення слабких місць протоколу, висновки стосовно його захищеності.
статья, добавлен 14.07.2016Розгляд особливостей сенсорів, вихідний сигнал яких навмисно залежить від декількох фізичних величин. Знайомство з методом розпізнавання вихідного сигналу мультисенсора за допомогою модульних нейронних мереж. Характеристика середовища MATLAB 6.5.
статья, добавлен 28.08.2016Аналіз 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 27.07.2016Дослідження побудови, налаштування, розрахунок параметрів та застосування штучних нейронних мереж прямого поширення з неітераційним навчанням. Розробка інформаційних нейромережевих технологій підвищеної точності функціонування та швидкодії навчання.
автореферат, добавлен 25.02.2014Використання штучних нейронних мереж з метою подальшої класифікації різних об'єктів, присутніх на конкретному зображенні. Опис інформаційної технології автоматизації наповнення навчального набору даних аерофотозйомки для нейромережевого розпізнавання.
статья, добавлен 26.04.2023Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Аналіз методів та формулювання принципів побудови штучних імунних і гібридних систем інтелектуального аналізу даних. Розроблення методів і засобів структурно-параметричного синтезу нейронних мереж для розв'язання задач прогнозування та класифікації.
автореферат, добавлен 20.07.2015Класифікація 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 30.01.2017Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
автореферат, добавлен 20.07.2015