Оптимизация предобработки данных: константа Липшица обучающей выборки и свойства обученных нейронных сетей
Задача целенаправленной предобработки обучающей выборки для ускорения обучения нейросети. Значение константы Липшица выборки, как индикатор сложности выборки. Показатели зависимости свойств обученных нейронных сетей от величины константы Липшица выборки.
Подобные документы
Методы интеллектуального анализа данных, основанных на применении искусственных нейронных сетей, их ключевая особенность. Понятие репрезентативности исходных данных. Формирование обучающей выборки и оценка достоверности данных таблиц базы данных.
статья, добавлен 30.05.2017Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
статья, добавлен 24.03.2018Оценка неспецифической резистентности организма пациента на основе предоперационной информации о нем, получаемой методом сердечно-дыхательного синхронизма. Технология и методика когнитивной структуризации и формализации, подготовка обучающей выборки.
статья, добавлен 26.04.2017Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013Задачи построения классифицированной выборки при наличии групповой экспертной классификации объектов. Способ классификации объектов на основе показателя уверенности и формирования взвешенной выборки, учитывающей в качестве веса объектов этот показатель.
статья, добавлен 18.01.2018Исследование возможности оптимизации каждого эксперта boosting-коллектива на основе построения и анализа "кривых" обучения – зависимостей ошибок обучения и обобщения от размеров обучающей выборки и свойств модели. Различия свойств для каждого эксперта.
статья, добавлен 08.02.2013Функционирование схемы выборки. Ее назначение и области применения. Опись схемы в графическом и текстовом редакторе. Характеристика архитектур CPLD и FPGA. Синтезирование выборки с условиями формализации, минимизации и преобразования к заданному базису.
курсовая работа, добавлен 07.05.2014Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Создание и заполнение таблиц, формы доступа к ним. Отображение выборки данных из таблицы на форме. Особенности создания выборки данных из таблицы. База данных как программа, которая обеспечивает работу с информацией, создание ее алиаса в Delphi 7.
лабораторная работа, добавлен 21.07.2012Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Детерминанты оценки стоимости компаний в M&A сделках. Критерии формирования и первичный анализ выборки. Основы построения системы классификации видеоигр. Статистика итоговой выборки, используемой для определения факторов, влияющих на стоимость компаний.
дипломная работа, добавлен 11.02.2017Анализ 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 21.09.2017Получение набора данных, в котором выбросы и экстремальные значения подвергнуты фильтрации с помощью фильтров. Выполнения спектральной обработки ряда для удаления шумов. Создание обучающей выборки с помощью скользящего окна. Оценка качества модели.
контрольная работа, добавлен 01.03.2017Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024Аппаратные и программные средства. Оценка временных рядов. Алгоритм пользования приложением. Класс подключения с ELM327. Менеджер отправки данных в Google Spreadsheets. Архитектура приложения. Генерация обучающей выборки. Обработка данных об авариях.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Интеллектуальная система "Эйдос" как программный инструментарий автоматизированного системно-когнитивного анализа. Описание основных компонентов экранной формы режима генерации сочетаний признаков и декодирования обучающей и распознаваемой выборки.
статья, добавлен 20.10.2018Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Основные этапы автоматизированного системно-когнитивного анализа и преобразование данных в информацию. Разработка классификационных и описательных шкал и градаций. Особенность создания обучающей выборки. Решение прямой и обратной задачи SWOT-анализа.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Понятие 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