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
Ознакомление с педпосылками интеграции изучения средств информатики. Развитие логического и алгоритмического мышления при изучении информатики. Описание компьютерной технологии обучения. Использование здоровьесберегающих технологий для детского здоровья.
контрольная работа, добавлен 26.02.2015Разработка алгоритма выполнения операций умножения двоичных чисел в формате расширенной точности на сумматоре обратного кода. Преобразование входной строки в десятичное число. Разработка алгоритма арифметической операции. Тестирование программы-эмулятора.
курсовая работа, добавлен 24.06.2012- 103. Создание алгоритма
Основные этапы создания алгоритмов, представление в виде программы. Рассмотрение методов решения задач. Метод поэтапных уточнений. Различие между численными и логическими алгоритмами. Реализация цикла со счетчиком. Процесс разработки сложного алгоритма.
презентация, добавлен 22.10.2013 Описание общего алгоритма и интерфейса программы. Метод заполнения массива случайными числами. Метод вычисления длины линии между пространственными точками. Создание, синхронизация и завершение потоков. TThread как абстрактный класс, листинг программы.
курсовая работа, добавлен 08.04.2014Проектирование экспертной системы выбора нейронной сети. Сущность семантических сетей и фреймов. MatLab и системы Фаззи-регулирования. Реализация программы с использованием пакета fuzzy logic toolbox системы MatLab 7. Составление продукционных правил.
курсовая работа, добавлен 17.03.2016Классификация систем программирования. Специализированные редакторы, программы-компиляторы и исполнимый код. Разновидности Visual Basic. Версии Паскаля и его использование. Приложения на языке Java. Разработка программы для вычисления предельной ошибки.
курсовая работа, добавлен 28.12.2009Исследование задачи и перспектив использования нейронных сетей на радиально-базисных функциях для прогнозирования основных экономических показателей: валовый внутренний продукт, национальный доход Украины и индекс потребительских цен. Оценка результатов.
курсовая работа, добавлен 14.12.2014Моделирование передвижения муравьев. Метод ветвей и границ, ближайшего соседа. Ограничения, накладываемые на агента в стандартной постановке задачи коммивояжера. Использование графа видимости в алгоритме муравья. Структура данных алгоритма муравья.
дипломная работа, добавлен 07.02.2013Преимущества применения компьютера в учебной деятельности. Перспектива применения автоматизированной системы обучения: информационное и математическое обеспечение. Пути обучения медсестер сестринскому делу с помощью автоматизированной системы обучения.
дипломная работа, добавлен 11.02.2013- 110. Разработка и исследование модели распространения эпидемии в среде программирования Anylogic 6.0
AnyLogic как инструмент компьютерного моделирования нового поколения. Процесс разработки моделей и реализация имитационных моделей для распространения эпидемического заболевания. Разработка систем обратной связи (диаграммы потоков и накопителей).
контрольная работа, добавлен 21.07.2014 Особенности структурной и функциональной схем систем автоматического управления, характеристика и определение запаса ее устойчивости. Принцип управления по замкнутому циклу и ошибки переходного процесса. Использование регулятора для коррекции системы.
контрольная работа, добавлен 09.12.2011Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа, добавлен 21.03.2011Изучение методов решения нелинейных уравнений таких как: метод Ньютона, модифицированный метод Ньютона, метод Хорд, метод простых Итераций. Реализация программы для персонального компьютера, которая находит решение нелинейного уравнения разными способами.
практическая работа, добавлен 24.06.2012Сферы и направления практического применения нейросетевых технологий. Оценка стоимости сотовых телефонов, бывших в употреблении, используемые факторы. Обучение персептрона и оценка значения ошибки. Пути снижения количества ошибок и анализ результатов.
презентация, добавлен 19.08.2013История развития, применение искусственных нейронных сетей. Распознавание образов в сети. Сжатие данных и ассоциативная память. Проектирование экспертной системы, позволяющей диагностировать заболевания органов пищеварения. Программная реализация системы.
курсовая работа, добавлен 05.02.2016- 116. Компьютерные сети
Классификация компьютерных сетей. Назначение компьютерной сети. Основные виды вычислительных сетей. Локальная и глобальная вычислительные сети. Способы построения сетей. Одноранговые сети. Проводные и беспроводные каналы. Протоколы передачи данных.
курсовая работа, добавлен 18.10.2008 Компьютерные телекоммуникации в системе среднего образования. Преимущества Интернет как средства обучения. Его дидактические возможности в обучении письменным и устным видам речевой деятельности. Формирование грамматического навыка с помощью сети.
курсовая работа, добавлен 17.09.2015Проведение анализа развития, проблем и перспектив развития дистанционной формы образования как новой формы обучения. Информационные технологии в системе дистанционного обучения. Анализ его внедрения в Костанайском социально-техническом университете.
дипломная работа, добавлен 23.04.2015Изучение пространственных характеристик АГК и структур НС при обработке ими стохастических сред, подбор алгоритмов. Рекомендаций по использованию разработанных адаптивных алгоритмов с корреляционными методами получения оценок для регрессионных моделей.
дипломная работа, добавлен 06.05.2011Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа, добавлен 14.12.2022Разработка алгоритма и программы "Расчет стыкового паяного соединения" в среде Microsoft Visual Studio для облегчения расчётов сварных швов. Создание главной формы приложения и его кодирование для расчёта углового шва. Тестирование программы на ошибки.
курсовая работа, добавлен 06.02.2013Критерии и принципы отбора содержания профессионального обучения. Разработка плана практического занятия на тему "Установка операционной системы", его методическое обеспечение. Стандарт — исходная и наиболее стабильная часть содержания обучения.
курсовая работа, добавлен 08.05.2014Базовые принципы дистанционного обучения. Система управления базами данных Oracle. Технология Java. Принципы построения клиент-серверных систем. Даталогическое проектирование, таблицы и связи между ними. Разработка учебных курсов и процесс обучения.
дипломная работа, добавлен 22.04.2009Обзор существующий решений в области электронного обучения. Исследование архитектурных и технологических аспектов построения виртуальных корпоративных университетов. Анализ возможностей системы дистанционного обучения Sakai, отличительные особенности.
дипломная работа, добавлен 09.04.2011Оптимизация показателей эффективности функционирования технологического контура системы управления космическим аппаратом, исследование свойств его показателей. Настройка нейронной сети, гибридизация генетического алгоритма с алгоритмами локального поиска.
дипломная работа, добавлен 02.06.2011