Моделирование нейросетевых взаимодействий с использованием механизма клеточных автоматов
Пути повышения эффективности итерационных процессов функционирования нейросетей и их обучения. Представление моделей в виде двухуровневых иерархических структур. Использование аппарата теории графов, теории нейронных сетей, механизма клеточных автоматов.
Подобные документы
Разработка и внедрение модели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет прогнозировать платежеспособность клиентов банка. Описание реализации. Предобработка входных данных. Процедура обучения нейронной сети, тестирование.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Основные термины и теоремы теории графов. Задачи на графах. Разработка интерфейса программного комплекса. Определение классов и модулей программы. Программная реализация редактора изучения теории графов. Выбор программной платформы и среды разработки.
дипломная работа, добавлен 28.05.2019Задачи нейрокибернетики - науки, изучающей закономерности организации и функционирования нейронных образований (нейронов). Анализ устройства нейронных систем, ориентированный на программно-аппаратное моделирование структур, аналогичных структуре мозга.
статья, добавлен 01.03.2019Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.
статья, добавлен 01.02.2019Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Рассмотрение метода прогнозирования стоимости валют с использованием нейронных сетей, строящихся с использованием библиотеки Encog на языке программирования C#. Разработка программного продукта, описание его структуры. Обзор аналогичных приложений.
статья, добавлен 29.06.2018Применение искусственных нейронных сетей. Выработка алгоритма синтеза контроллера, формирующего порог, который обеспечит заданные выходные реакции объекта управления (устройства), с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.
статья, добавлен 19.01.2018Требования точности, экономичности и универсальности моделей. Использование нейронных сетей для моделирования в полиграфии. Постановка задач оптимизации и выбор целевой функции. Виды методов поиска экстремума. Дискретизация и квантование изображений.
курс лекций, добавлен 07.09.2012Использование графов переходов конечных автоматов при спецификации, реализации, отладке и документировании поведения программ. Реализация систем управления на логических контроллерах. Объектно-ориентированное программирование с явным выделением состояний.
дипломная работа, добавлен 30.10.2017Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Характеристика метода многокритериального программно-корректируемого управления. Суть применения генетического программирования, конечных автоматов и искусственных нейронных сетей для построения системы подчинения беспилотным летательным аппаратом.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Применение генетического программирования для генерации автоматов. Модификации эволюционных алгоритмов. Представление функции переходов автомата с помощью деревьев разбора. Определение значения функции по значениям переменных. Порождение дерева решений.
статья, добавлен 18.01.2018Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Комплексный подход для проектирования коллективов нейросетевых технологий, включающий в себя методы формирования структуры нейронных сетей и их обучения. Суть метода автоматического определения способа, параметров формирования общего решения в коллективе.
статья, добавлен 18.01.2018Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Интерпретация выходных сигналов искусственных нейронных сетей при применении нелинейной нормализации, вычисляемой с помощью часто применяемых на практике эвристик. Исследование принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей.
статья, добавлен 31.08.2018Теория сложных систем как наука, занимающаяся вопросами исследования в общем виде произвольной системы. Математический аппарат, необходимый для анализа структуры системы. Теория графов, обеспечивающая необходимую математическую модель различных задач.
статья, добавлен 25.08.2020Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Определение видов нейронных сигналов, методики обучения и тестирования в зависимости от типа используемой автономной навигационной системы. Рассмотрение случаев, когда счисление ведётся на основе данных от лага, гирокомпаса или инерциальной системы.
статья, добавлен 28.10.2018Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019