Нейронные сети. Сеть Кохонена
Нейроны слоя Кохонена и генерация сигналов. Обучение слоя Кохонена. Присвоение начальных значений и метод выпуклой комбинации. Чувство справедливости. Коррекция весов пропорционально выходу. Аккредитация и интерполяция - режимы работы сети Кохонена.
Подобные документы
Изучение 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 26.04.2019Распознавание сетью структуры данных. Решение задач классификации в сетях Кохонена. Использование доверительных уровней (порогов принятия и отвержения) для интерпретации выходных значений в пакете ST Neural Networks. Границы диапазона для переменной.
реферат, добавлен 21.10.2014Сеть встречного распространения. Первый слой Кохонена. Выход слоя Гроссберга. Обучение сети встречного распространения. Осуществление интерполяции кодов. Послойность сети и матричное умножение. Градиент квадратичной формы, начальная точка и длина шага.
презентация, добавлен 16.10.2013История возникновения, виды, свойства и обучение искусственных нейронных сетей. Технология самообучения и задачи, решаемые при помощи нейронной сети Кохонена. Ограничения, накладываемые на компьютерную имитационную модель, ее схемы в среде MatLab.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012Разработка системы, производящей кластеризацию объектов по ряду признаков. Выявление кластеров (групп) входных векторов, обладающих некоторыми общими свойствами. Идея векторного квантования. Обучение сети Кохонена. Конкурирующая функция активации.
контрольная работа, добавлен 13.01.2017Специфіка методів та алгоритмів, які вдосконалюють процес самоорганізації карт Кохонена, візуалізація кластерної структури даних. Розробка багатопотокового алгоритму навчання карт Кохонена для організації ефективних обчислень на багатоядерних процесорах.
автореферат, добавлен 18.07.2015Понятие 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.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.
статья, добавлен 19.01.2018Изучение типологии нейронных сетей. Основные отличия от машин с архитектурой фон Неймана. Оценка процессов, протекающих в мозге человека. Разработка демонстрационной версии программы Neural Network Wizard, созданной на основе нейронной сети Кохонена.
реферат, добавлен 13.04.2014Обзор 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 04.12.2012Дослідження роботи системи медичного діагностування за аналізом крові на основі нейронної мережі Кохонена при використанні різних метрик для визначення відстані між вектором вхідного набору показників загального аналізу крові та значень центру кластеру.
статья, добавлен 23.12.2016Характеристика классических методов кластеризации. Особенности самоорганизующихся карт Кохонена как одного из методов аппроксимации данных. Настройка веса на основе обучающего множества без учителя. Классический алгоритм "Победитель забирает все".
статья, добавлен 02.11.2018- 13. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Аналіз 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 19.02.2016Алгоритм відновлення графічних образів за допомогою карти Кохонена. Аспекти ефективної реалізації алгоритму, поняття "карти міри пошкодженості блоків". Оцінка реалізації алгоритму. Залежність результату відновлення від вхідних параметрів алгоритму.
статья, добавлен 30.01.2017Описание 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 04.04.2009Застосування бізнес-аналітичної платформи "Deductor" для оцінки степені екологічної безпеки регіонів України. Дослідження кластеризації українських регіонів за соціально-економічними показниками з використанням карти Кохонена та алгоритму k-means.
курсовая работа, добавлен 26.11.2014Трудности алгоритма обучения персептрона. Методика вычисления выходов слоя Кохонена до применения активационной функции. Нейрочип – программируемое устройство, которое имеет операционные узлы для выполнения операций, свойственных нейронным сетям.
курс лекций, добавлен 17.01.2022Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей. Многослойный персептрон с временными задержками и связанные с ним нейросетевые архитектуры. Динамическая кластеризация и сети Кохонена. Обзор итерационных методов обучения сетей.
книга, добавлен 07.03.2014Классификация алгоритмов кластеризации. Создание самоорганизующихся нейронных сетей, являющихся слоем или картой Кохонена, в MATLAB NNT. Создание сети, правило настройки смещений, реализация циклов обучения. Моделирование кластеризации данных.
курсовая работа, добавлен 22.06.2011- 21. 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 Локальность при обработке информации, как важный принцип, по которому строятся биологические нейронные сети. Метод обучения Хэбба. Сеть с линейным поощрением. Дискретный градационный сигнал с двумя возможными значениями. Задача и алгоритмы классификации.
презентация, добавлен 16.10.2013Анализ 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 21.09.2017Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Сеть Хопфилда: понятие, слои, граница емкости памяти, структурная схема. Пороговая передаточная функция. Обучение сети Хемминга, алгоритм функционирования. Весовые коэффициенты тормозящих синапсов. Определение состояния нейронов второго слоя сети.
статья, добавлен 17.07.2013