Эволюционный подход к настройке и обучению искусственных нейронных сетей
Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
Подобные документы
Анализ 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 29.07.2018Определение 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 29.05.2017Изучение 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 29.04.2017Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Рассмотрено 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 02.04.2019Интерпретация выходных сигналов искусственных нейронных сетей при применении нелинейной нормализации, вычисляемой с помощью часто применяемых на практике эвристик. Исследование принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей.
статья, добавлен 31.08.2018Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Форма 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 16.05.2016Понятие 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 19.11.2015Классификация 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 26.09.2017Анализ 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 21.09.2017Аппаратная 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 28.10.2019Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022- 17. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 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 30.05.2017Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.
статья, добавлен 14.04.2022Биологический 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 25.01.2014Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012- 23. 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 - 24. 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 Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017