Исследование алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем"
Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.
Подобные документы
Использование понятий из теории графов при разработке сетей и алгоритмов маршрутизации. Построение матрицы смежности и взвешенного ориентировочного графа. Результаты работы алгоритмов Дейкстры и Беллмана-Форда. Протоколы обмена маршрутной информацией.
курсовая работа, добавлен 20.01.2013Разработка системы оценки кредитоспособности заемщика с использованием персептрона. Сущность скоринговых систем, нейронных сетей. Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска. Этапы проектирования сети. Определение значимости параметров.
презентация, добавлен 19.08.2013История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.
реферат, добавлен 20.11.2009Эффективность применения нейронных сетей при выборе модели телефона. История искусственного интеллекта. Сущность нейросетевых технологий, обучение нейросимулятора. Пример выбора по определенным параметрам модели сотового телефона с помощью персептрона.
презентация, добавлен 14.08.2013Изучение принципа работы интернет-аукциона (на примере сайта molotok.ru). Способ получения информации с веб-ресурсов. Разработка программного обеспечения с целью создания исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью.
дипломная работа, добавлен 29.06.2012Типы моделей данных: иерархическая, сетевая, реляционная. Структура входных и выходных данных. Классы управления данными, исключений. Структура таблиц, используемых в программе. Описание алгоритмов решения задачи. Диаграммы классов, блок-схемы алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 22.06.2012Теоретические основы сверточных нейронных сетей. Исследование зависимости качества работы сети от изменения различных характеристик. Сравнение результатов работы сетей типа многослойный персептрон в определении пола и возраста человека по фотографии лица.
курсовая работа, добавлен 18.07.2014Анализ средств построения динамически масштабируемых ВС. Разработка алгоритма, обеспечивающего устойчивость функционирования информационно-вычислительных сетей в условиях воздействий компьютерных атак, использующих фрагментированные пакеты сообщений.
дипломная работа, добавлен 21.12.2012Решение задачи аппроксимации поверхности при помощи системы нечёткого вывода. Определение входных и выходных переменных, их термы; алгоритм Сугено. Подбор функций принадлежности, построение базы правил, необходимых для связи входных и выходных переменных.
курсовая работа, добавлен 31.05.2014Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.
реферат, добавлен 25.04.2016- 61. Нейронные сети
Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.
реферат, добавлен 07.03.2009 Принципы и система распознавание образов. Программное средство и пользовательский интерфейс. Теория нейронных сетей. Тривиальный алгоритм распознавания. Нейронные сети высокого порядка. Подготовка и нормализация данных. Самоорганизующиеся сети Кохонена.
курсовая работа, добавлен 29.04.2009Разработка и внедрение автоматизированной системы управления дорожным движением. Специфика применения программы интеллектуальных транспортных сетей, использующей принцип нейронных схем, в городе Хабаровске на языке программирования Turbo Pascal 7.0.
дипломная работа, добавлен 19.06.2012Исследование общих сведений о медицинских экспертных системах, способных заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Обучение искусственных нейронных сетей в программе Statistica 7. Обзор программной реализации модуля кластеризации.
дипломная работа, добавлен 14.06.2012Комплексное исследование истории развития, основных понятий, области применения и особенностей генетических алгоритмов. Анализ преимуществ генетических алгоритмов. Построение генетического алгоритма, позволяющего находить максимум целочисленной функции.
курсовая работа, добавлен 23.07.2011Обучение нейросимулятора определению видовой принадлежности грибов по их заданным внешним признакам с применением алгоритма обратного распространения ошибки. Зависимость погрешностей обучения и обобщения от числа нейронов внутреннего слоя персептрона.
презентация, добавлен 14.08.2013Описание промышленных компьютерных сетей. Анализ файлов, передаваемых по ним и общие требования к реализуемой библиотеке. Архитектура и уровни интерфейса библиотеки, принципы реализации алгоритмов исполняемых и неисполняемых структурированных файлов.
дипломная работа, добавлен 12.08.2017Критерии и основные стратегии планирования процессора. Разработка моделей алгоритмов SPT (Shortest-processing-task-first) и RR (Round-Robin). Сравнительный анализ выбранных алгоритмов при различных условиях и различном количестве обрабатываемых данных.
курсовая работа, добавлен 21.06.2013Понятие сетей и связи их компонентов. Характеристики и структура сетей. Основные модели, описывающие поведение сетей. Проектирование и реализация взвешенных сетей: требования к интерфейсу, выбор среды разработки, структура приложения. Анализ результатов.
курсовая работа, добавлен 29.06.2012Обзор рекурсивных алгоритмов с позиции теории алгоритмов, теории сложности, с точки зрения практического программирования. Имитация работы цикла с помощью рекурсии. Способы изображения древовидных структур. Синтаксический анализ арифметических выражений.
курсовая работа, добавлен 16.01.2013- 71. Нейронные сети
Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 24.05.2015 Анализ интеллектуально-информационных ресурсов как движущей силы современного общества. Стратегии получения знаний. Характеристика преимуществ статистических пакетов и нейронных сетей. Архитектура инструментария для интеллектуального анализа MineSet.
контрольная работа, добавлен 14.09.2010Описание генетических алгоритмов. Применение генетического алгоритма для решения задачи коммивояжера. Постановка задачи безусловной оптимизации. Изучение распространения генетических алгоритмов на модель с несколькими взаимодействующими популяциями.
дипломная работа, добавлен 30.05.2015Положения алгоритмов сжатия изображений. Классы приложений и изображений, критерии сравнения алгоритмов. Проблемы алгоритмов архивации с потерями. Конвейер операций, используемый в алгоритме JPEG. Характеристика фрактального и рекурсивного алгоритмов.
реферат, добавлен 24.04.2015- 75. Нейрокибернетика
Достоинства, недостатки и применение нейронных сетей. Преимущества мозга, как вычислительного устройства, над современными вычислительными машинами. Структурные части, виды и активационные функции нейрона. Обобщенное представление искусственного нейрона.
презентация, добавлен 03.01.2014