Адаптивне навчання узагальненої регресійної нейронної мережі для обробки нестаціонарних багатовимірних послідовностей даних
Узагальнення регресійних нейронних мереж Д. Шпехта, які отримали широке розповсюдження для вирішення задач прогнозування та ідентифікації. Навчання мережі, що відбувається шляхом установлення центрів активаційних функцій у точках з координатами векторів.
Подобные документы
Біологічний прототип і штучний нейрон. Найпростіші нейронні мережі. Дослідження нервової системи. Вибір структури нейронної мережі. Класифікація нейронних мереж. Задачі для вирішення нейронних мереж. Функції, які не реалізуються одношаровою мережею.
отчет по практике, добавлен 02.11.2017Аналіз існуючих підходів до розв’язання задачі візуалізації багатовимірних даних, їх порівняння та визначення властивих їм обмежень та недоліків. Розробка архітектури нейронної мережі для зменшення розмірності багатовимірних даних із підвищеною якістю.
автореферат, добавлен 27.07.2014Принципи розробки програми, яка реалізує функціонування нейронної мережі для задачі розпізнавання (класифікації) літер заданого слова. Дослідження операції навчання мережі на прикладах для навчання. Лістинг програми, оцінка якості розпізнавання образів.
курсовая работа, добавлен 10.01.2018Характеристика будови біологічного нейрона. Порядок навчання нейронної мережі. Основний аналіз схем нейромережевого керування, заснованих на використанні підходів. Особливість розробки системи керування насосною станцією на основі нейронної мережі.
статья, добавлен 24.01.2020Розгляд використання нейронних мереж для прогнозування енергоспоживання. Введення основних моделей нейронної мережі, яка здійснює ідентифікацію графіків. Додаткові шляхи підвищення точності прогнозування. Поточні режими електроенергетичної системи.
статья, добавлен 27.07.2016Аналіз можливості використання різних типів нейронних мереж для розпізнавання "ідеального співрозмовника" серед користувачів соціальних мереж. Навчання нейронних мереж на основі експертних знань та модифікація класичної мережі ймовірнісного типу.
статья, добавлен 27.07.2016Розробка моделі нейромережевої автоасоціативної пам'яті на основі нечітких базисних функцій. Удосконалення методу самонавчання тришарової нейронної мережі. Підвищення точності та швидкості прогнозування й ідентифікації нелінійних нестаціонарних об'єктів.
автореферат, добавлен 28.08.2015Принципи навчання простої штучної нейронної мережі з використанням алгоритму зворотного поширення помилки. Розпізнавання п'ятьох видів нормальних і п'ять видів дефектних кісток на рентгенівських зображеннях, а також оцінка точності розпізнавання.
статья, добавлен 11.08.2021- 9. Прогнозування та емуляція нестаціонарних послідовностей за допомогою штучних вейвлет-нейронних мереж
Дослідження існуючих методів емуляції і прогнозування нестаціонарних об’єктів і сигналів довільної природи за умов апріорної та поточної невизначеності. Розробка синтезу універсальної активаційної функції на основі генератора аналітичних вейвлетів.
автореферат, добавлен 11.08.2014 Розгляд методу для прогнозування виникнення дорожньо-транспортної пригоди в конкретному транспортному вузлі на основі нейронних мереж. Виявлення істотних факторів, що сприяють аварії. Навчання та тестування двох нейронних мереж з різними архітектурами.
статья, добавлен 11.07.2023- 11. Прогнозуюча нейро-фаззі мережа на основі багатовимірного нео-фаззі-нейрона та її процедура навчання
Аналіз прогнозуючої нейро-фаззі мережі (НФМ) для вирішення задач екстраполяції багатовимірних нестаціонарних стохастичних та хаотичних часових рядів за умов короткої навчальної вибірки. Розробка програмного забезпечення для реалізації архітектури НФМ.
статья, добавлен 01.03.2017 Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.
автореферат, добавлен 20.07.2015Побудування архітектури нейронної мережі та її математичної моделі, що адаптована до прогнозування котировок інструментів валютного ринку. Врахування особливостей подання часового ряду котировок у виді "японських свічок" при побудові нейронної мережі.
статья, добавлен 09.01.2019Вивчення основних принципів побудови сервісів для платформ Телеграм та Фейсбук, застосування та дослідження нейронної мережі та методів природньої обробки мови з використаням машиного навчання для покращення унівесальності та ефективності чат-бота.
статья, добавлен 23.10.2020Аналіз методів та алгоритмів для вирішення задач класифікації об'єктів. Розробка автоматичних систем класифікації та кластеризації із застосуванням алгоритмів та апарату нейронних мереж. Побудова вектора ознак для вирішення задачі класифікації об'єктів.
автореферат, добавлен 14.08.2015Поняття експертної системи. Принципи функціонування і навчання персептрона. Функції створення нейронних мереж. Процес синаптичної адаптації. Алгоритм роботи мережі Хопфілда. Сутність прогнозу та прогнозування. Короткі відомості про генетичні алгоритми.
методичка, добавлен 17.10.2014Обґрунтування необхідності розробки системи, яка обробляє природну мову на основі штучної нейронної мережі. Розробка структури такої мережі, що виконує морфологічний розбір слів та синтаксичний розбір речень, обробляє синонімію та омонімію природної мови.
автореферат, добавлен 22.07.2014- 18. Система м’яких обчислень на базі нейронних мереж адаптивного резонансу для розв’язання задач САПР
Виявлення переваг, недоліків архітектури і обчислювально-ефективних шляхів реалізації мереж. Дослідження методів побудови гібридних систем обробки інформації. Розробка й навчання нейронних мереж адаптивного резонансу. Використання систем м’яких обчислень.
автореферат, добавлен 25.07.2015 Алгоритм навчання нейронної мережі Кохонена для забезпечення надійного розпізнавання режимів експлуатації елементів головного обладнання атомної електростанції. Розробка та аналіз програмного модулю для самоадаптації діагностичної нейронної мережі.
автореферат, добавлен 11.08.2015Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018Нова архітектура та алгоритми навчання для гібридної каскадної нейронної мережі з оптимізацією пулу нейронів у кожному каскаді. Переваги гібридної каскадної нейронної мережі, що забезпечує обчислювальну простоту та має слідкуючі і фільтруючі властивості.
статья, добавлен 29.07.2016Аналіз існуючий механізмів і способів ідентифікації інформації в Семантичному Вебі, головні проблеми його впровадження та оцінка можливостей використання як складової частини дистанційного навчання. розробка альтернативного варіанту ідентифікації.
статья, добавлен 30.01.2016- 23. Аналіз використання технології штучних нейронних мереж в якості нового підходу до обробки сигналів
Застосування штучних нейронних мереж для аналізу й обробки даних, отриманих в ході дослідження, калібрування і подальшого процесу обробки відомостей біосенсорів, схильних до зміни з часом. Особливість визначення процесу зберігання інформації як образів.
статья, добавлен 27.07.2016 Загальна характеристика біологічного нейрону. Аналіз схеми базового штучного нейрону та його функції. Типова структура штучних нейромереж. Алгоритм навчання штучної нейронної мережі. Особливості процесу навчання без вчителя на прикладі методу Хеба.
реферат, добавлен 19.06.2015Розгляд програмного методу обробки даних соціальних мереж. Аналіз методології обробки даних з можливих гетерогенних джерел даних на прикладі соціальних мереж. Знайомство з особливостями використовувати операції MapReduce на паралельних кластерах.
статья, добавлен 21.04.2021