Сеть Хопфилда
Адресация по содержимому. Создание систем искусственного интеллекта, систем распознавания речевых сигналов и изображений. Расчет весовых коэффициентов и пороговых уровней. Решение задач с помощью сетей Хопфилда. Задача комбинаторной оптимизации.
Подобные документы
Сеть 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 17.07.2013Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.
курсовая работа, добавлен 29.03.2016Описание 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 04.04.2009Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Искусственные 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 10.03.2011Определение понятия и характеристика архитектуры нейросети. Теория искусственного интеллекта Мак-Каллока и Питса. Изучение основ нейроматематики. Перцептрон и сеть Хопфилда. Самоорганизующаяся карта Коохонена. Пример кластеризации в выходном слое.
презентация, добавлен 14.12.2017Изучение логических моделей представления образов. Комплексное исследование и характеристика тенденций и перспектив развития систем искусственного интеллекта, предназначенных для решения задач распознавания образов. Н. Винер и искусственный интеллект.
контрольная работа, добавлен 09.05.2012Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Рассматривается задача синтеза систем управления двухколесным балансирующим роботом с помощью методов искусственного интеллекта. Прлведено построение систем управления, основанных на конечных автоматах и систем управления, основанных на ПИД-регуляторах.
статья, добавлен 15.01.2019Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Методика преобразования исходных данных тестовых задач для систем искусственного интеллекта. Использование стандартных возможностей интернет-браузера и программного интерфейса. Оценка качества математических моделей и систем искусственного интеллекта.
статья, добавлен 25.04.2017Загадка искусственного интеллекта. Представление знаний. Языки программирования систем искусственного интеллекта, решения практических проблем. Архитектура экспертных систем. Прогнозы путей развития исследований в области искусственного интеллекта.
книга, добавлен 26.08.2010История появления и развития искусственного интеллекта. Определение искусственного интеллекта как области компьютерной науки (раздел информатики), занимающейся автоматизацией разумного поведения. Понятие алгоритма и создание нейросетей и кибернетики.
реферат, добавлен 05.01.2014Базовая архитектура диалоговой системы. Технологии шумоочистки речевых сигналов. Идентификация пользователя по голосу. Задачи распознавания слитной речи и методы их решения. Разработка системы распознавания, учитывающей особенности языка и произношения.
отчет по практике, добавлен 20.05.2020Характеристика организации и функционирования искусственных нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Основные направления создания систем искусственного интеллекта при помощи компьютерных алгоритмов.
реферат, добавлен 13.10.2011Распознавание образов при помощи нейросетевых технологий. Алгоритм обучения сети Хопфилда. Вычисление квадратной матрицы размера для ключевых образов по правилу Хебба. Отсутствие проблем с обучением при наличии априорной информации о классах объектов.
статья, добавлен 08.06.2018Обзор моделей систем распознавания речи, анализ структуры их модулей, основные недостатки. Выбор метода формирования первичных признаков речевых сигналов. Принцип построения и работы со словарями эталонов. Модель системы распознавания речевых команд.
автореферат, добавлен 31.07.2018Анализ задачи синтеза систем управления двухколесным балансирующим роботом с помощью методов искусственного интеллекта. Особенности построения систем управления мобильными роботами, основанных на конечных автоматах, построенных с помощью метода отжига.
статья, добавлен 15.01.2019Формулирование определения интеллекта, применимого для конструктивного анализа интеллекта систем. Приведение дилеммы естественного-искусственного интеллекта в плоскость различения стереотипности-креативности и компонентов интеллектуального инструментария.
доклад, добавлен 17.01.2018Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Сущность распознавания различных типов фигур технического анализа на графиках биржевого курса валютных пар. Изучение наиболее распространенных паттернов. Анализ параметров реализации сети Хопфилда, используемой для нахождения схожих образов между собой.
статья, добавлен 14.05.2017Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011Логический и нейрокибернетический подходы к созданию систем искусственного интеллекта. Эксперименты с первыми интеллектуальными роботами. Интеллектуальные системы обработки текстовой информации. Основные классы задач, решаемых экспертными системами.
реферат, добавлен 28.03.2020