Уточнение решения обратной задачи для нейросети-классификатора
Исследование приемов коррекции и уточнения решения обратной задачи, полученного градиентным обучением входных сигналов нейросети-классификатора. Получение дополнительной информации и определение степени доверия к выданному нейросетью начальному решению.
Подобные документы
Описание двух вариантов введения допуска по точности решение задачи в робастную целевую функцию на основе обобщенной степенной метрики. Применение целевой функции для традиционной постановки обучения нейросети-предиктора и для задач автоассоциации.
статья, добавлен 08.02.2013Рассмотрение организационно-экономической сущности задачи. Обзор особенностей входной информации. Изучение условно-постоянной информации. Определение результирующей информации. Описание алгоритма решения задачи. Исследование инструкции по решению задачи.
реферат, добавлен 07.11.2016Основные понятия и принципы нечеткого моделирования. Постановка задачи классификации на основе нечеткого логического вывода. Алгоритм ее решения. Формирование базы правил для классификатора. Использование генетических алгоритмов для ее оптимизации.
курсовая работа, добавлен 10.04.2014Системы линейных уравнений с произвольным числом уравнений и неизвестных. Математические и алгоритмические основы решения задачи. Метод Гаусса для решения СЛАУ. Обращение матрицы, функциональные модели и блок-схемы решения задачи, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 18.01.2010Процесс 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 08.02.2013Решение математической модели методом Гомори, экономический анализ полученного оптимального решения. Порядок решения транспортной задачи методом потенциалов. Определение оптимальности решения методом потенциалов. Задача нелинейного программирования.
контрольная работа, добавлен 10.03.2012Анализ математической модели задачи линейного программирования с двумя переменными и альтернативным оптимумом. Использование графического способа решения, проверка полученного результата через его сравнение с итогом другого способа решения задачи.
статья, добавлен 05.05.2019Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Технология решения задач на компьютере: сбор информации, формулировка условия; анализ и исследование модели. Разработка алгоритма: выбор метода проектирования и формы записи; программирование; уточнение способов организации данных, тестовые расчеты.
презентация, добавлен 09.04.2012- 10. Разработка параллельного алгоритма нахождения оптимального решения транспортной задачи на кластере
Подходы к решению транспортной задачи с помощью параллельных алгоритмов. Экспериментальные данные, полученные при выполнении параллельных алгоритмов нахождения решения транспортной задачи на кластере. Подходы к распараллеливанию методов решения задачи.
статья, добавлен 28.05.2017 Моделирование задачи многомерной аппроксимации значений критериев и обратной задачи определения входных параметров по заданным значениям критериев с помощью нейронной сети. Алгоритм реализации задачи аппроксимации. Нахождения разложения для критериев.
реферат, добавлен 03.07.2017Выбор информации для решения задач автоматизированного управления технологическим процессом, возможности автоматизированной системы. Определение классификатора и классификационного кода. Выполнение проектного, рабочего, единичного и типового процессов.
лекция, добавлен 23.07.2015Задача определения оптимальной структуры нейросети. Зависимости величин ошибок обучения и обобщения (процент неправильно решенных примеров в соответствующей выборке) и индикаторов внутренних свойств нейросетей от числа нейронов в скрытом слое сети.
статья, добавлен 08.02.2013Основные 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 18.06.2024Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Ознакомление с вербальной постановкой задачи линейного программирования. Рассмотрение и характеристика симплексного метода решения задач. Анализ решения задачи в еxcel. Исследование результатов расчета и процесса выработки управленческого решения.
курсовая работа, добавлен 11.04.2017Традиционные алгоритмы обучения как основные причины возникновения переобучения нейросети, обучение по суммарному градиенту и особенно надстройка над последним метода наподобие сопряженных градиентов. Методы борьбы с данным эффектом и их успешность.
статья, добавлен 08.02.2013Особенности возникновения задачи о случайной встрече при анализе многих физико-химических и социальных процессов. Исследование трехмерного случая задачи о встрече и обобщение полученного решения для произвольного числа участников случайной встречи.
статья, добавлен 01.02.2019Цель и задачи работы нахождение решения задачи о ханойских башнях. Обоснование выбора средства программирования. Требования к аппаратному и программному обеспечению. Алгоритм решения задачи. Функциональное назначение, директивы предпроцессора и константы.
курсовая работа, добавлен 16.09.2017Постановка задачи линейного программирования и её решение средствами Excel. Рассмотрение алгоритма решения задачи целочисленного программирования и транспортной задачи. Приведение решения матричной игры к решению задачи линейного программирования.
учебное пособие, добавлен 02.04.2014Порядок разрешения задачи о коммивояжере методом ветвей и границ, относящимся к методам дискретной оптимизации. Разработка общей схемы решения и составление математической модели задачи. Описание программной реализации алгоритма решения данной задачи.
курсовая работа, добавлен 29.04.2009Характеристика и особенности процесса построения нечеткого классификатора, специфика и применение метода субтрактивной кластеризации. Нечеткий классификатор на основе субтрактивной кластеризации. Сущность оптимизации структуры нечеткого классификатора.
статья, добавлен 17.01.2018Разработка системы поиска решения задачи коммивояжера, которая должна иметь систему сохранения в файл исходных и входных данных, загрузки из файла входных данных. Графический интерфейс пользователя. Задача на поиск кратчайшего маршрута между городами.
курсовая работа, добавлен 03.06.2011Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Изучение метода генерирования нечеткого классификатора на ряде практических задач классификации. Гибридизация Питтсбургского метода на основе применения Мичиганского метода как оператора мутации. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций.
статья, добавлен 19.01.2018