Решение задач в искусственном интеллекте
Представление знаний для решения интеллектуальных проблем. Принцип выбора потенциального дерева решения. Искусственные нейронные сети. Принцип работы искусственного нейрона, его формальная модель. Применение нейронных сетей, классификация нейронов.
Подобные документы
Понятия теории графов. Представление задачи в виде теоремы. Поиск решений в пространстве состояний и при сведении задач к подзадачам. Процедура построения графа состояний на примере выбора маршрута транспортным роботом. Свойства эвристических алгоритмов.
реферат, добавлен 30.10.2013Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Нейронные сети для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Алгоритм работы блока функции преобразования. Рекурсивные сети. Программа Акинатор. Прохождение последовательности сигналов через сеть. Основные свойства персептрона.
курсовая работа, добавлен 19.07.2012Анализ модели нейрона, обладающей возможностью запоминания значения специально вводимого параметра состояния нейрона. Механизм реализации двухуровневой схемы эволюционирования нейронных сетей. Описание предлагаемых алгоритмов их функционирования.
статья, добавлен 19.12.2017Введение в систему логического программирования Turbo Prolog. Способы решения рекурсивных задач с помощью языка пролог. Продукционное представление знаний. Применение динамической базы данных. Анализ сведений с помощью фреймов и семантических сетей.
методичка, добавлен 21.07.2017Возникновение науки об искусственном интеллекте. Автоматизированное реферирование и информационный поиск. Распознавание образов. Сочинение музыки и текстов с помощью компьютерных программ. Обзор областей практического применения интеллектуальных систем.
статья, добавлен 16.01.2018Ознакомление со структурной схемой нейрона. Анализ методов отражения сути биологических нейронных систем. Исследование сравнительных характеристик нейрокомпьютеров и традиционных компьютеров. Рассмотрение формальной модели искусственного нейрона.
курсовая работа, добавлен 25.01.2015Основы и принципы построения, обучения, функционирования, области применения и характеристики наиболее распространенных специализированных искусственных нейронных сетей (нейронных парадигм), предназначенных для решения различных классов прикладных задач.
учебное пособие, добавлен 09.09.2012Загадка искусственного интеллекта. Представление знаний. Языки программирования систем искусственного интеллекта, решения практических проблем. Архитектура экспертных систем. Прогнозы путей развития исследований в области искусственного интеллекта.
книга, добавлен 26.08.2010Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Решение сложных интеллектуальных задач с помощью искусственных нейронных сетей. Автоматизация и гибридизация генетических алгоритмов аппарата нечеткой логики. Применения метода генетического программирования в селекции и репродукции новых пород деревьев.
статья, добавлен 18.01.2018Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.
статья, добавлен 14.04.2022Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.
реферат, добавлен 10.03.2011Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.
контрольная работа, добавлен 27.11.2014Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Роль искусственного интеллекта в геоинформационных системах и его влияния на геоинформационную науку. Использование нейронных сетей и машинного обучения в геоинформационных системах. Применение программных средств для решения геоинформационных задач.
статья, добавлен 28.09.2024Рассмотрение теории решения творческих задач. Изучение основных понятия и определений системы комплексной программы алгоритмизации. Классификация противоречий, логика и структура решения изобретательских задач. Пример решения задачи подводное крыло.
реферат, добавлен 21.03.2015Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017Сущность метода динамического линейного программирования. Особенности решения задач с использованием возможностей табличного процессора MS Excel. Принцип работы и функции файловой среды, характеристика решения двойственной задачи с применением формул.
курсовая работа, добавлен 20.06.2015Особенности применения искусственных нейронных сетей для решения задачи классификации уровня формирования. Анализ решения задачи автоматической классификации уровня формирования по данным об идентифицированных объектах на электронной карте местности.
статья, добавлен 02.04.2019Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014Использование мягких вычислений для создания гибридных интеллектуальных систем. Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума. Нейронные сети, математическая модель нейрона. Генетическое программирование, деревья поколений.
контрольная работа, добавлен 06.06.2011Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017