Нейронные сети. Обучение без учителя
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.
Подобные документы
Показано, 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 26.04.2019История 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 18.02.2018Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.
учебное пособие, добавлен 15.01.2018Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.
реферат, добавлен 10.03.2011Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
научная работа, добавлен 26.08.2010Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011Характеристика, 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 20.02.2009Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.
контрольная работа, добавлен 15.03.2019Сущность глубокого обучения, его применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка, распознавании речи, автономных транспортных средствах. Архитектура ГО: гибкие, сверточные и рекуррентные нейронные сети, стохастический градиентный спуск.
статья, добавлен 01.04.2023Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021- 11. Нейронные сети
Нейронные 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 15.03.2009 Искусственные 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 17.07.2013Этапы 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 с преднастройкой функциональных преобразований. Принципы нейросетевых методов обработки хаотических процессов. Адаптивные нейросетевые методы в многошаговых играх с неполной информацией. Нечеткие нейронные сети в когнитивном моделировании.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014- 16. 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 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.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015- 18. Нейронные сети
Сеть 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 16.10.2013 Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Рассмотрение проблемы создания органических компьютеров, построенных из живых нейронов, с помощью которых сегодня появляется возможность спроектировать новые поколения вычислительных устройств. Нейронные сети как способ решения сложнейших задач.
статья, добавлен 26.04.2019Область применения и принципы проектирования нечетких систем управления, их внутренняя структура и компоненты. Нечеткие нейронные сети и системы управления на их основе, принцип работы и сферы применения. Адаптивные системы управления с нечеткой логикой.
контрольная работа, добавлен 10.06.2016Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013- 23. Нейронные сети
Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.
реферат, добавлен 08.10.2011 Форма 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 16.05.2016Нейроны 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.
презентация, добавлен 16.10.2013