Синтез параметров нейронной сети Хопфилда для решения задачи ранжирования в информационно-поисковых системах
Предложение по решению задачи индексирования больших массивов информации. Особенности применения нейронной сети для точного ранжирования документов, имеющих шанс оказаться на высоких местах в выдаче по результатам более грубой оценки их релевантности.
Подобные документы
Рассмотрение и характеристика сущности процесса реализации нейронной сети для автономной навигации мобильного робота, используя данные, собранные с ультразвуковых датчиков, которые установлены на его корпусе. Ознакомление с архитектурой нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019Сеть Хопфилда: понятие, слои, граница емкости памяти, структурная схема. Пороговая передаточная функция. Обучение сети Хемминга, алгоритм функционирования. Весовые коэффициенты тормозящих синапсов. Определение состояния нейронов второго слоя сети.
статья, добавлен 17.07.2013Описание основных параметров эффективного поиска информации в Интернете. Анализ факторов, влияющих на эффективность поиска. Анализ сравнительных возможностей популярных поисковых систем. Характеристика сферы применения языка разметки (Markup Language).
контрольная работа, добавлен 23.12.2015Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.
дипломная работа, добавлен 05.11.2015Интернет как средство информации. Структура справочно-поисковых систем сети Интернет. Как работают механизмы поиска. Обзор и характеристика поисковых систем сети Internet: Rambler, Yandex, Yahoo, Googlе. Основные принципы определения релевантности.
контрольная работа, добавлен 21.11.2012Искусственная нейронная сеть, обеспечивающая последовательное выделение окрашенных гауссовых сигналов из смеси. Правило обучения каскадной нейронной сети, основанное на критерии минимума среднего квадрата ошибки предсказания, упрощающее реализацию сети.
статья, добавлен 22.07.2013Рассмотрение алгоритма построения самоорганизующейся нейронной сети, основанного на применении метода глобальной оптимизации. Сравнение результатов построения моделей на наборах данных, созданных при помощи описанного алгоритма и средства TensorFlow.
статья, добавлен 10.12.2024Анализ существующих систем в области идентификации изображений, их применение. Характеристика функциональной структуры подсистемы. Анализ выбора нейронной сети, моделирование подсистемы идентификации. Разработка базы сигналов и создание нейронной сети.
курсовая работа, добавлен 02.08.2015Сущность 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 27.11.2014Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015- 61. Нейронные сети
Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.
реферат, добавлен 08.10.2011 Основные факторы ранжирования сайтов поисковыми системами. Ссылки на интернет страницы с информацией, наиболее точно подходящей запросам пользователя. Пример поисковой выдачи систем Яндекс и Google для разработанного сайта, учитывающего факторы сортировки
статья, добавлен 29.06.2017Исследование и анализ результатов сравнения нейронной сети на основе формальных понятий с другими методами классификации данных. Ознакомление с методами классификации данных на реальных датасетах. Характеристика антимононотонности соответствия Галуа.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Изучение биологических аналогов изучаемых нейронных сетей. Разбор задачи воссоздания перцептрона. Принципы обучения нейронной сети. Моделирование программ, показывающих работу перцептрона. Синапс и алгоритм передачи информационного сигнала в сети.
реферат, добавлен 22.03.2019Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Обобщённая модель Хопфилда. Определение размера области притяжения. Объём памяти нейронной сети в обобщенной модели. Энергия локального минимума и вероятность его обнаружения. Зависимость энергии локального минимума от ширины области притяжения.
статья, добавлен 08.02.2013Разделимость описаний объектов из разных классов - метод успешного решения задачи классификации. Применение эволюционного подхода для преобразования входного пространства признаков с целью повышения вероятности обучения искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 19.01.2018Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Анализ информационно-аналитических систем. Проектирование нейронной сети для оценки стоимости квартиры. Описание функциональных и нефункциональных требований. Проектирование пользовательского интерфейса. Реализация интерфейса системы и генерация отчетов.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Искусственные 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 10.03.2011Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Идентификация математических моделей химико-технологических процессов. Минимизация продолжительности нахождения настроечных коэффициентов благодаря использованию нейронной сети для снижения количества этапов поисковых алгоритмов на стадиях идентификации.
статья, добавлен 31.08.2018- 73. Нейронные сети
Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011 Определение задачи оптимального представления текстовых документов на заключительном этапе функционирования информационно-поисковой системы. Характеристика основных преимуществ использования алгоритма Куна в составе автоматических поисковых серверов.
статья, добавлен 26.04.2017Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017