Распознавание слов естественного языка с использованием нейросетей
Анализ нейронных сетей и выбор их разновидностей. Модель многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения ошибки. Проектирование библиотеки классов для реализации нейросети и тестовой программы, описание тестирующей программы.
Подобные документы
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.
курсовая работа, добавлен 22.06.2011Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа, добавлен 29.09.2014Обучение нейронных сетей как мощного метода моделирования, позволяющего воспроизводить сложные зависимости. Реализация алгоритма обратного распространения ошибки на примере аппроксимации функции. Анализ алгоритма обратного распространения ошибки.
реферат, добавлен 09.06.2014Разработка систем автоматического управления. Свойства нейронных сетей. Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров. Формальная модель искусственного нейрона. Обучение нейроконтроллера при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.
реферат, добавлен 05.12.2010Основные отличия нейросетей от других методов. Неформализуемые и трудно формализуемые задачи. Моделирование интеллектуальной деятельности человека. Оценка стоимости квартир в Перми с использованием нейронных сетей. Проектирование и обучение нейросети.
презентация, добавлен 14.08.2013Принцип работы нейросетей и модели синтеза. Ключевые моменты проблемы распознавания речи. Система распознавания речи как самообучающаяся система. Описание системы: ввод звука, наложение первичных признаков на вход нейросети, модель и обучение нейросети.
курсовая работа, добавлен 19.10.2010Обучение 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.
курсовая работа, добавлен 05.05.2015Требования к тестовому контролю. Разработка электронной контролирующей программы по спецдисциплинам, направленной на упрощение проведения проверочных работ. Инструкция пользователю и программисту. Определение затрат на создание тестирующей программы.
курсовая работа, добавлен 15.10.2013Обзор 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 19.05.2011Обзор программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.
дипломная работа, добавлен 17.08.2011Формулировка предметной задачи. Анализ требований к программе. Функциональная модель системы. Выбор языка и программных средств реализации. Описание логической модели базы данных. Концептуальная модель данных информационной системы Интернет-библиотеки.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017Разработка программы, проверяющей уровень знаний по разделу стереометрии и позволяющей выбор один из нескольких вариантов и ввод ответа. Характеристика библиотеки MFC, тела, классов и файлов приложения, цикла сообщений и текстовых запусков программы.
курсовая работа, добавлен 28.06.2011Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа, добавлен 13.10.2015Понятие, закономерности функционирования нейронных сетей, Обзор информационных технологий, программных средств для реализации соответствующих алгоритмов. Детальное описание особенностей выполнения демонстрационного примера, составление программного кода.
курсовая работа, добавлен 09.04.2015Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 17.09.2013Проектирование программы, которая ведет учет книг в книгохранилище библиотеки. Выбор языка программирования. Разработка и элементы тестового приложения, его структура. Заполнение основных полей для добавления книги. Тестирование программы, ее алгоритм.
курсовая работа, добавлен 20.11.2015Анализ 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 27.06.2011Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа, добавлен 23.09.2013Принципы 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 06.12.2010Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.
дипломная работа, добавлен 06.04.2014Разработка тестирующей программы для проверки знаний студента по математике на языке программирования Turbo Pascal с использованием подпрограмм "Vvod" (создание файла с вопросами и ответами) и "Initialization" (запуск тестирование и инициализация файла).
курсовая работа, добавлен 28.03.2010История возникновения, примеры использования и основные виды искусственных нейронных сетей. Анализ задач, решаемых при помощи Персептрона Розенблатта, создание схемы имитационной модели в среде Delphi. Исходные коды компьютерной программы Perseptron.
дипломная работа, добавлен 18.12.2011Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей. Описание элементарного перцептрона. Программная реализация модели распознавания графических образов на основе перцептрона. Интерфейс программы, основные окна. Составление алгоритма приложения.
реферат, добавлен 18.01.2014Разработка алгоритма и программы на персональном компьютере двухслойной нейросети, аналогичной программы на микроконтроллере STM32F407VG. Этапы реализации обучения нейросети и передачи весовых коэффициентов на микроконтроллер по интерфейсу связи UART.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Описание 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