IV Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2002"
Байесова регуляризация обучения и интерполяция функций без кросс-валидации. Оптимизация кластерной модели. Нейросетевые аппроксимации плотности распределения вероятности в задачах информационного моделирования. Фракталы, аттракторы, нейронные сети.
Подобные документы
Нейронные сети с преднастройкой функциональных преобразований. Принципы нейросетевых методов обработки хаотических процессов. Адаптивные нейросетевые методы в многошаговых играх с неполной информацией. Нечеткие нейронные сети в когнитивном моделировании.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Задачи, которые решают нейронные сети. Кластеризация и визуализация данных. Прогнозирование временных рядов и оценивание рисков. Иллюстрации применения технологий информационного моделирования. Нейросетевые обучающиеся машины. Аппроксимация данных.
лекция, добавлен 08.02.2013Моделирование 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 03.07.2017Эволюционная кибернетика и направления исследований "искусственная жизнь" и "адаптивное поведение". Рассмотрение модели внимания и памяти, основанной на принципе доминанты. Нейросетевые технологии в бортовых интеллектуальных системах реального времени.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.
реферат, добавлен 08.10.2011Описание алгоритма моделирования случайной величины методом нелинейного преобразования, обратного функции распределения. Описание этапов моделирования случайной величины с равномерным законом распределения, заданного через функцию плотности вероятности.
контрольная работа, добавлен 05.02.2018Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013ешение задачи интерполяции функций на языке программирования Python с использованием классического метода сплайн-аппроксимации функций и метода нейросетевой интерполяции. Сравнительный анализ эффективности решений задачи при разных выборах архитектуры.
контрольная работа, добавлен 25.12.2020Нейроны слоя Кохонена и генерация сигналов. Обучение слоя Кохонена. Присвоение начальных значений и метод выпуклой комбинации. Чувство справедливости. Коррекция весов пропорционально выходу. Аккредитация и интерполяция - режимы работы сети Кохонена.
презентация, добавлен 16.10.2013- 10. 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 Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021Свойства смешанных оценок плотности распределения, получаемых независимых ядерных оценок неизвестной плотности распределения для вектора информативных признаков и известной плотности распределения вектора помеховых искажений. Алгоритм размножения данных.
статья, добавлен 01.02.2019- 13. Нейронные сети
Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
научная работа, добавлен 26.08.2010 Особенности аппроксимации дискретных экспериментальных данных непрерывными моделями. Разработка программно-алгоритмических методов автоматизации распознавания изображений нейронов и реконструкции их трехмерного распределения в черной субстанции мозга.
статья, добавлен 05.11.2018Задача аппроксимации ряда динамики, построение функции по конечному набору точек. Особенности минимаксной функции. Фрагмент программы создания и адаптации линейной сети. Результат аппроксимации данных. Традиционные методы сглаживания ряда динамики.
статья, добавлен 17.07.2013Локальность при обработке информации, как важный принцип, по которому строятся биологические нейронные сети. Метод обучения Хэбба. Сеть с линейным поощрением. Дискретный градационный сигнал с двумя возможными значениями. Задача и алгоритмы классификации.
презентация, добавлен 16.10.2013Анализ критериев оптимизации распределения заданий в мультипроцессорной системе. Нейросетевой метод на основе детерминированной асинхронной дискретной сети. Нейросетевые алгоритмы решения задачи распределения заданий в мультипроцессорной системе.
автореферат, добавлен 28.03.2018- 18. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.
контрольная работа, добавлен 27.11.2014- 20. Нейронные сети
Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011 - 21. Сплайн-интерполяция точечных облаков фрагментов поверхности в задачах рекурсивного формообразования
Сущность рекурсивных преобразований в процессе формообразования нерегулярных объектов. Использование прогрессивный способ видеооцифровки нерегулярных поверхностей для целей компьютерного моделирования. Методика сплайн-интерполяции точечных облаков.
статья, добавлен 03.02.2019 Ознакомление с численными методами решения нелинейных и дифференциальных уравнений и интерполяции функций, решение типовых задач с помощью предоставленного преподавателем программного обеспечения. Локальная, кусочно-квадратичная и глобальная интерполяция.
курсовая работа, добавлен 18.02.2019Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.
учебное пособие, добавлен 15.01.2018Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.
реферат, добавлен 10.03.2011Проблема моделирования объектов при помощи нейронных сетей. Проверка результатов полученной модели. Обмен между точностью и релевантностью. Архитектура и правила функционирования каждого слоя сети. Матрица входных данных для обучения нейро-нечеткой сети.
статья, добавлен 27.01.2019