Використання методу зворотного розповсюдження помилки для навчання нейронної мережі
Принципи 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.
Подобные документы
Когнітрон як гіпотетична модель системи сприйняття людини. Методика розрахунку входу гальмівного, активаційного та латерального нейронів на позиції. Визначення точності розпізнавання математичною моделлю нейронної мережі образів із піксельним шумом.
статья, добавлен 27.07.2016Алгоритм навчання нейронної мережі Кохонена для забезпечення надійного розпізнавання режимів експлуатації елементів головного обладнання атомної електростанції. Розробка та аналіз програмного модулю для самоадаптації діагностичної нейронної мережі.
автореферат, добавлен 11.08.2015Створення збірної нейронної мережі. Розробка та тренування моделі для аналізу зображень за допомогою Python. Програмні засоби розпізнавання акустичної інформації в сенсорних мережах. Розпізнавання зображень та мімічних мікровиразів обличчя людини.
статья, добавлен 23.10.2020Характеристика 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 24.01.2020Класифікація 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 30.01.2017Біологічний 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 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 27.07.2016Узагальнення 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 19.06.2018Методика 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 25.11.2023Загальна характеристика біологічного нейрону. Аналіз схеми базового штучного нейрону та його функції. Типова структура штучних нейромереж. Алгоритм навчання штучної нейронної мережі. Особливості процесу навчання без вчителя на прикладі методу Хеба.
реферат, добавлен 19.06.2015Нова архітектура та алгоритми навчання для гібридної каскадної нейронної мережі з оптимізацією пулу нейронів у кожному каскаді. Переваги гібридної каскадної нейронної мережі, що забезпечує обчислювальну простоту та має слідкуючі і фільтруючі властивості.
статья, добавлен 29.07.2016Особливість розпізнавання моделі руки за допомогою зображення відзнятого з однієї камери без додаткових датчиків глибини або далекомірів. Розгляд методу отримання моделі руки з картини середовища на основі багаторівневої згорткової нейронної мережі.
статья, добавлен 09.08.2021Порівняння 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 18.05.2024Біологічні аналоги систем розпізнавання образів. Принцип голографічної пам’яті і розпізнавання образів. Типові задачі розпізнавання образів та основні методи. Системи оптичного розпізнавання, FineReader 4. Ідентифікація відвідувачів по особистому підпису.
реферат, добавлен 11.06.2010Підвищення швидкості та надійності розпізнавання мовленнєвих сигналів. Аналітичне наближення спектрально-часового зображення мовленнєвого сигналу в класі знакозмінних функцій. Зіставлення довжин реалізацій сигналу з кількістю входів нейронної мережі.
автореферат, добавлен 26.09.2015Вибір математичної моделі еталона, навчання нейронної мережі з використанням алгоритму оберненого розповсюдження похибки. Особливості модифікації вхідних кіл нейронного контролера – розділення входів. Імітаційне моделювання в середовищі Simulink.
статья, добавлен 26.01.2017Вивчення основних принципів побудови сервісів для платформ Телеграм та Фейсбук, застосування та дослідження нейронної мережі та методів природньої обробки мови з використаням машиного навчання для покращення унівесальності та ефективності чат-бота.
статья, добавлен 23.10.2020Дослідження 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 11.07.2022Побудування архітектури нейронної мережі та її математичної моделі, що адаптована до прогнозування котировок інструментів валютного ринку. Врахування особливостей подання часового ряду котировок у виді "японських свічок" при побудові нейронної мережі.
статья, добавлен 09.01.2019Аналіз та пропозиції нейронної мережі Кохонена, в якій центри кластерів визначаються заздалегідь згідно з нормальними та відхиленими від норми значеннями показників загального аналізу крові. Підвищення достовірності попереднього діагностування пацієнтів.
статья, добавлен 19.02.2016Розробка та програмна реалізація базового алгоритму навчання системи прийняття рішень для розпізнавання двох класів (М=2) і алгоритм екзамену для функціонування навчання за методом функціонально-статистичних випробувань. Критерії оптимізації програми.
контрольная работа, добавлен 12.06.2014Розробка й аналіз нових методів побудови архітектури і навчання моделі неповнозв'язної нейронної асоціативної пам'яті, які забезпечують більшу ємність пам'яті даної моделі. Розробка програмних засобів для моделювання мереж і алгоритмів навчання.
автореферат, добавлен 25.08.2014Методи розв’язання задачі мультикласифікації. Побудова кодів, що виправляють помилки. Розв’язання задачі мультикласифікації шляхом зведення до сукупності задач бінарної класифікації. Її реалізація за допомогою вихідних кодів і багатошарових персептронів.
дипломная работа, добавлен 27.06.2013Використання сучасних інноваційних та інформаційних технологій навчання в педагогічних цілях на основі інтерактивного навчання. Організація і здійснення навчання майбутніх військових фахівців. Навчання англійської з використанням програми Skype.
статья, добавлен 02.02.2018Особливості реалізації голографічних коректорів. Оптична система розпізнавання зображень. Оптичне розпізнавання образів з готових форм як найбільш оптимальний метод автоматизації. Програмне забезпечення, яке здійснює обробку та розпізнавання даних.
реферат, добавлен 26.08.2013