Искусственные нейронные сети
Сущность и устройство искусственных нейтронных сетей, их общая характеристика, назначение, принцип работы и составляющие базовые нелинейные элементы. Решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений в нейросетевом базисе при помощи системы Simulink.
Подобные документы
Сетевые 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 15.03.2019Нейронные сети как распределенные и параллельные системы, способные к адаптивному обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий. Общая характеристика нейронной сети прогнозирования курса рубля, знакомство с основными особенностями.
контрольная работа, добавлен 31.05.2013Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Вклад исследований Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса в развитие теории искусственных нейронных сетей. Специфические особенности устройства нейросинаптического процессора, построенного на базе комплементарной структуры металл-оксид-полупроводника.
статья, добавлен 27.09.2016Назначение компьютерной сети. Основные виды вычислительных сетей. Коммуникативные особенности современного общества. Коммуникация между ЭВМ. Реальные и искусственные способы организации сети. Протоколы сетевого, представительского и транспортного уровней.
реферат, добавлен 27.11.2013Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Нейронные сети - мощный и гибкий механизм прогнозирования. Особенности разработки прогнозирующих систем, основанных на анализе исторических данных. Методы работы алгоритмов в условиях неопределенности. Оценка точности предсказания и быстродействия.
статья, добавлен 25.02.2019- 83. Нейронные сети
История искусственных нейронных сетей. Модель формального нейрона Питтса и персептрон Розенблатта. Синапс как элементарная структура и функциональный узел между двумя нейронами. Примеры наиболее часто используемых преобразовательных функций Хопфилда.
презентация, добавлен 25.06.2013 - 84. Численные методы
Численные методы решения нелинейных уравнений, систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений и определенных интегралов. Методы аппроксимации дискретных функций и методы решения задач линейного программирования.
методичка, добавлен 27.02.2012 Описание синтеза поведенческой модели сенсора угловых скоростей в среде Simulink программного пакета MatLab на основе математической модели устройства в форме дифференциальных уравнений. Спектральный анализ при реакции системы на внешние воздействия.
статья, добавлен 29.06.2017Назначение 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 23.01.2014Сущность понятия "многоячейковая сеть". Общая характеристика сенсорной сети ZigBee: рассмотрение особенностей, анализ возможностей. Знакомство с основными способами и эффективными методами повышения эффективности работы беспроводных сенсорных сетей.
статья, добавлен 27.02.2019Функциональные архитектуры телекоммуникационной сети. Канальный уровень модели OSI. Достоинства и недостатки беспроводной передачи информации по сравнению с проводной. Функции маршрутизаторов. Антивирусная защита информационных сетей. Базовые топологии.
шпаргалка, добавлен 29.06.2015Принцип построения компьютерных сетей. Способы коммутации компьютеров и виды сетей. Локальные вычислительные сети: классификация, структура и типы. Физическая среда передачи в локальных сетях. Возможности сети Internet, доступ к информационным ресурсам.
контрольная работа, добавлен 16.08.2011Разработка 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 30.11.2009Характеристика виртуальных компьютерных сетей. Назначение и топология локальных компьютерных сетей, средства их формирования. Протяжка локальной сети на примере предприятия. Прокладка кабеля, настройка локальной сети, ее использование и профилактика.
курсовая работа, добавлен 15.07.2012Определение экспертных систем, достоинство и назначение. Пример построения простейшей байесовской сети. Происхождение персональных компьютеров. Использование Байесовых сетей и их представление в программе Netica. Области применения экспертных систем.
курсовая работа, добавлен 14.07.2012Порядок моделирования математической функции и последовательности импульсов при помощи пакета MatLab, в частности приложения Simulink. Разработка структурных схем для моделирования дифференциальных уравнений, импульсов и сложных периодических сигналов.
курсовая работа, добавлен 18.03.2016Идентификация проблемной области. Выбор средств проектирования. Разработка функциональной модели системы и алгоритма обработки данных. Искусственные нейронные сети, их программные и аппаратные реализации. Проектирование интерфейса информационной системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Перспективные исследования и разработки интеллектуальных систем. Основные модели и методы технологий интеллектуальных вычислений. Искусственные нейронные сети. Классификация известных нейросетей по основным категориям применения. Машина Больцмана.
курс лекций, добавлен 18.08.2013Проектирование и моделирование архитектуры многослойных нейтронных сетей, позволяющих проводить распознавание изображений микроструктур металлов (стали марок 10ХСНД, 20ХСГА и др.). Эффективность сетей, обученных по алгоритму градиентного спуска gd.
статья, добавлен 14.09.2016Развитие информатики и средств вычислительной техники. Развитие систем искусственного интеллекта на базе алгоритмических языков. Искусственные нейронные сети. Нейрокибернетика. Элементарные детали вычислительных устройств. Анализ нейросетевых парадигм.
диссертация, добавлен 12.10.2008Исследование численных методов решения нелинейных и дифференциальных уравнений и интерполяции функций на примере типовых задач с помощью программного обеспечения. Достоинства и недостатки данных методов, оценка эффективности работы каждой программы.
курсовая работа, добавлен 18.02.2019История развития нейросетей, характеристика их главных задач. Особенности архитектуры и параметры обучения. Краткое описание программы Neural Network Wizard. Изучение принципов работы программного эмулятора нейрокомпьютера. Сбор статистики по процессу.
реферат, добавлен 14.10.2013- 100. Компьютерные сети
Сущность и значение компьютерных сетей, их описание и классификация. Характеристика и отличительные черты сети Fast Ethernet, её предназначение. Специфика локальных и глобальных сетей, их топология. Обеспечение безопасности работы в Вычислительном центре.
реферат, добавлен 22.01.2015