Метод обучения нейронных сетей (правило обратного распространения ошибки)

Обучение простейшей и многослойной искусственной нейронной сети. Метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Реализация в программном продукте NeuroPro 0.25. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.

Подобные документы

  • Применение современных компьютерных технологий в процессе обучения иностранным языкам. Использование Интернет-ресурсов, скайпа, социальных сетей в обучении и интернет-сайта для поиска дополнительно новой информации. Общение онлайн с носителями языка.

    статья, добавлен 23.06.2015

  • Сущность и функции искусственных нейронных сетей (ИНС), их классификация. Структурные элементы искусственного нейрона. Различия между ИНС и машинами с архитектурой фон Неймана. Построение и обучение данных сетей, области и перспективы их применения.

    презентация, добавлен 14.10.2013

  • Использование передовых технологий в образовании. Дистанционное обучение как метод представления учебных данных в электронном виде и использовании Internet технологий для доставки электронных учебников пользователям. Программное обеспечение Moodle.

    дипломная работа, добавлен 10.11.2010

  • Эффективность применения объектного подхода для программных систем. Детальное проектирование и реализация системы, реализующей процессы создания и взаимодействия объектов. Распознавание компьютером печатных букв с помощью многослойной нейронной сети.

    курсовая работа, добавлен 09.03.2009

  • Классификация вычислительных сетей. Основные причины широкого распространения локальных вычислительных сетей. Топология вычислительной сети. Обоснование дифференциального и интегрального исчисления. Характеристика основных правил дифференцирования.

    контрольная работа, добавлен 21.12.2010

  • Нейронные сети и оценка возможности их применения к распознаванию подвижных объектов. Обучение нейронной сети распознаванию вращающегося трехмерного объекта. Задача управления огнем самолета по самолету. Оценка экономической эффективности программы.

    дипломная работа, добавлен 07.02.2013

  • Разработка нейронной сети, ее применение в алгоритме выбора оружия ботом в трехмерном шутере от первого лица, тестирование алгоритма и выявление достоинств и недостатков данного подхода. Обучение с подкреплением. Описание проекта в Unreal Engine 4.

    контрольная работа, добавлен 30.11.2016

  • Проблемы снижения временных затрат на поиск ответа на ошибки. Оценка динамичности интерфейса. Листинги создания таблиц. Тестирование обучающего курса. Выявление оптимальных способов организации обучающего сайта, анализ его функциональной спецификации.

    курсовая работа, добавлен 19.12.2012

  • Нейронные сети как средство анализа процесса продаж мобильных телефонов. Автоматизированные решения на основе технологии нейронных сетей. Разработка программы прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей.

    дипломная работа, добавлен 22.09.2011

  • Структурная схема САУ: Передаточная функция разомкнутой системы; передаточная функция замкнутой системы; передаточная функция ошибки; дифференциальное уравнение замкнутой системы; характеристическое уравнение замкнутой системы; уравнение ошибки.

    курсовая работа, добавлен 21.11.2007

  • Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.

    контрольная работа, добавлен 28.05.2010

  • Алгоритмическое решение задач как метод формализации. Реализация простейшей самоорганизующейся таблицы с самоорганизацией методом транспозиции. Описание модулей алгоритма и листинг программы для определения функциональной зависимости в массиве данных.

    курсовая работа, добавлен 25.11.2009

  • Простейшая сеть, состоящая из группы нейронов, образующих слой. Свойства нейрокомпьютеров (компьютеров на основе нейронных сетей), привлекательных с точки зрения их практического использования. Модели нейронных сетей. Персептрон и сеть Кохонена.

    реферат, добавлен 30.09.2013

  • Несоответствие процессов разработки программного обеспечения международным стандартам. Фазы, развитие вычислительной инфраструктуры. История развития компьютерных систем. Этапы разработки программ и их тестирование. Ошибки в программном обеспечении.

    реферат, добавлен 27.08.2009

  • Причины распространения локальных вычислительных сетей (ЛВС). Принципы работы отдельных элементов ЛВС. Классификация сетей по признаку территориального размещения. Обзор программного обеспечения для удаленного управления с помощью сети Интернет.

    курсовая работа, добавлен 12.10.2011

  • Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.

    курсовая работа, добавлен 06.12.2010

  • Компьютер как средство обучения. Классификация учебно-программных средств. Роль интерактивных технологий в обучении школьников. Эффективное управление познавательной деятельностью учащихся первой ступени обучения с помощью интерактивной доски Smart.

    курсовая работа, добавлен 10.02.2012

  • Модели оценки кредитоспособности физических лиц в российских банках. Нейронные сети как метод решения задачи классификации. Описание возможностей программы STATISTICA 8 Neural Networks. Общая характеристика основных этапов нейросетевого моделирования.

    дипломная работа, добавлен 21.10.2013

  • Назначение и классификация методов поисковой оптимизации. Эффективность поискового метода. Методы поиска нулевого порядка: исходные данные, условия, недостатки и применение. Структура градиентного метода поиска. Основная идея метода наискорейшего спуска.

    лекция, добавлен 04.03.2009

  • Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.

    курсовая работа, добавлен 28.05.2009

  • Дистанционное обучение как форма организации учебного процесса. Средства и методы дистанционного обучения. Создание и использование дистанционных учебных курсов. Урок теоретического обучения. Компьютерные презентации, лабораторно-практические занятия.

    курсовая работа, добавлен 27.02.2010

  • Описание технологического процесса напуска бумаги. Конструкция бумагоделательной машины. Обоснование применения нейронных сетей в управлении формованием бумажного полотна. Математическая модель нейрона. Моделирование двух структур нейронных сетей.

    курсовая работа, добавлен 15.10.2012

  • Технологии решения задач с использованием нейронных сетей в пакетах расширения Neural Networks Toolbox и Simulink. Создание этого вида сети, анализ сценария формирования и степени достоверности результатов вычислений на тестовом массиве входных векторов.

    лабораторная работа, добавлен 20.05.2013

  • Обзор и анализ распространенных искусственных нейронных сетей. Функциональное назначение слоев сети, алгоритмы обучения. Описание функциональных возможностей разработанной программной системы. Анализ исследовательской эксплуатации и возможных применений.

    дипломная работа, добавлен 19.05.2011

  • Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.

    дипломная работа, добавлен 27.06.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.