Навчання без вчителя
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.
Подобные документы
Принципи 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 10.01.2018Аналіз штучної нейронної мережі на базі персептрону. Окреслення задач, які потрібно вирішити під час вибору структури штучної нейронної мережі. Моделювання мережі з оцінкою контрольної помилки та використанням додаткових нейронів або проміжних шарів.
статья, добавлен 07.06.2024Алгоритм 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 11.08.2015Механізм функціонування методичної системи через реалізацію змішаного навчання, розробку посібників з інформатики і методики навчання інформатики в початкових класах. Вплив застосування цифрових технологій на формування відповідних компетенцій вчителя.
статья, добавлен 09.10.2018Класифікація температурних образів. Аналіз загальної структури штучної нейронної мережі (ШНМ). Використання алгоритму розпізнавання температурних образів і його реалізація як ШНМ в реальних автоматизованих системах управління агропромислового виробництва.
статья, добавлен 30.01.2017Нова 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 29.07.2016Розробка та програмна реалізація базового алгоритму навчання системи прийняття рішень для розпізнавання двох класів (М=2) і алгоритм екзамену для функціонування навчання за методом функціонально-статистичних випробувань. Критерії оптимізації програми.
контрольная работа, добавлен 12.06.2014Розгляд різних аспектів штучного інтелекту та його застосування в сучасному світі. Вивчення основних методів та систем штучного інтелекту. Особливості побудови математичних моделей для опису процесів навчання і функціонування штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 29.07.2024Узагальнення 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.
статья, добавлен 19.06.2018Аналіз 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 30.01.2016Основні концепції формування процесу навчання особи з урахуванням особливостей ієрархічної організації предметно-орієнтованих задач. Особливості побудови схеми логічних зв’язків, що виникають в процесі розв’язання задач різного інтелектуального рівня.
статья, добавлен 14.09.2016Порівняння ефективності тесту хі-квадрат і методів на основі нейронної мережі в оцінці випадковості числових послідовностей. Генерація випадкових наборів даних, створення та навчання моделей нейронних мереж, а також комплексний аналіз їх ефективності.
статья, добавлен 18.05.2024Розробка й аналіз нових методів побудови архітектури і навчання моделі неповнозв'язної нейронної асоціативної пам'яті, які забезпечують більшу ємність пам'яті даної моделі. Розробка програмних засобів для моделювання мереж і алгоритмів навчання.
автореферат, добавлен 25.08.2014Принципи 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 11.08.2021Опис базового процесу розпізнавання обличчя. Суть методів гнучкого порівняння на графах; головних компонент, штучної нейронної мережи, інтегрального представлення зображення за ознаками Хаара. Виявлення переваг та недоліків досліджуваних алгоритмів.
статья, добавлен 26.10.2020Розробка структури та моделі підсистеми, а також аналіз засобів контролю знань комп'ютеризованої системи навчання. Характеристика основних методів практичної реалізації розроблених моделей, алгоритмів і програм у комп'ютеризованих системах навчання.
автореферат, добавлен 27.07.2014Розробка програмних систем адаптивного навчання, які використовують методи штучного інтелекту. Дослідження методів і засобів, які застосовуються в інтелектуальних системах обробки інформації і управління. Розроблення моделі процесу прийняття рішень.
автореферат, добавлен 29.09.2014Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.
автореферат, добавлен 19.06.2018Вивчення 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 23.10.2020Інтелектуальний аналіз даних - процес автоматичного пошуку прихованих закономірностей або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необробленої інформації. Мережа радіально базисних функцій у математичному моделюванні — штучна нейронна мережа.
курсовая работа, добавлен 09.11.2019- 21. Метод розподілу ресурсів в інформаційно-обчислювальній мережі автоматизованої системи управління
Розробка методу розподілу ресурсів в інформаційно-обчислювальній мережі автоматизованої системи управління з використанням функції корисності результату. Застосування методу та його структура у вигляді алгоритму. Аналіз спадаючої функції корисності.
статья, добавлен 14.01.2017 Методика виявлення рептилій за допомогою штучного інтелекту та її потенціал для вирішення важливих питань екології, сільського господарства та наукових досліджень. Розпізнавання зображень як одне з завдань, з якими справляються згорткові нейронні мережі.
статья, добавлен 25.11.2023Особливості використання інформаційних технологій під час дистанційного навчання іноземної мови, які допомагають розвивати необхідні навички й удосконалювати вміння студентів, підсилюють інтерес до навчання, підвищують ефективність навчального процесу.
статья, добавлен 10.04.2023Розробка 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 19.06.2018Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 17.12.2022