Характеристика основных методик построения и расчета нейронных сетей
Трудности алгоритма обучения персептрона. Методика вычисления выходов слоя Кохонена до применения активационной функции. Нейрочип – программируемое устройство, которое имеет операционные узлы для выполнения операций, свойственных нейронным сетям.
Подобные документы
- 101. Корпоративные сети
Экономический аспект проектирования компьютерных сетей. Взаимосвязь требований к большим сетям со стоимостью разработки. Методология построения корпоративных сетей. Сетевые шаблоны корпоративной сети. Интегрированные услуги качества обслуживания.
шпаргалка, добавлен 17.02.2012 Характеристика 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 23.02.2015- 103. Искусственные сети
Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012 Анализ моделей адаптивного поведения. Модель эволюционного возникновения коммуникаций в коллективе роботов. Бионическая модель поискового адаптивного поведения. Основные принципы построения модели адаптивного поведения системы на базе нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018- 105. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Создание пользовательского интерфейса - одна из основных проблем не визуального программирования. Delphi — строго типизированный объектно-ориентированный язык программирования. Особенности применения теоремы Гаусса для вычисления электрических полей.
курсовая работа, добавлен 10.06.2016Разработка 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 01.02.2019- 109. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 - 110. Нейронные сети
Особенности программирования модели формального нейрона и персептрона Розенблатта, алгоритм и правило Хебба. Искусственный нейрон с активационной сигмоидальной логистической функцией. Персептронная система распознания изображений и сетевой поверхности.
лабораторная работа, добавлен 08.10.2014 Применение искусственных нейронных сетей в задаче прогнозирования оставшегося времени безаварийной работы. Предварительная обработка телеметрических данных. Использование аппроксимации обобщенной функции Веибулла. Уменьшение влияния шумовых факторов.
статья, добавлен 29.06.2017Анализ основных способов представления информации в нейронных сетях. Общая характеристика теории адаптивного резонанса. Знакомство с современными нейросетевыми архитектурами. Рассмотрение особенностей моделей Липпмана-Хемминга, Хехт-Нильсена и Коско.
лекция, добавлен 07.08.2013История развития науки о искусственном интеллекте. Области применения исскуственного интеллекта. Некоторые сведения о мозге. Основные теории нейроподобных и нейтронных сетей. Нейроподобный элемент и нейроподобные сети. Классификация нейронных сетей.
реферат, добавлен 01.10.2009Характеристика работы табличных процессоров, область их применения и основные функции. Главные элементы электронных таблиц OpenOffice Calc, Microsoft Excel. Анализ работы программных средств, принцип выполнения расчетных операций и построения графиков.
контрольная работа, добавлен 05.02.2015Изучение метода построения подынтегральной функции, определение начального шага интегрирования. Рассмотрение особенностей написания и выполнения программы вычисления интеграла. Вычисление заданного интеграла с использованием функции intg пакета Scilab.
лабораторная работа, добавлен 23.09.2022Особенности 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 02.04.2019Характеристика мультиагентных систем на примере конкретной робототехнической системы. Анализ основных логических вычислений рассмотренной мультиагентной системы, которые выполняются при помощи нейронных сетей. Изучение задачи исследования местности.
статья, добавлен 29.07.2018Метод вычисления свертки, основанный на применении быстрого преобразования Фурье, ее программная реализация. Повышение эффективности вычисления свертки и уменьшение времени ее выполнения с помощью рекурсивных процедур для реконструкционного 3D-алгоритма.
статья, добавлен 29.01.2019Промышленный робот как автономное устройство, которое применяется для перемещения объектов в пространстве и для выполнения различных производственных процессов. Его функции, структура и компоненты: манипулятор и устройство программного управления.
статья, добавлен 29.04.2019- 120. Типы нейронных сетей
Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019 Алгоритм функционирования нейронных сетей, их внутренняя структура и компоненты, а также критерии оценки качества. Максимизация взаимной информации двух выходов, получающих информацию от двух смежных, не пересекающихся областей одного изображения.
курсовая работа, добавлен 09.01.2018- 122. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Описание базовых концепций протокола FR, топология сетей и сферы их применения. Основные тенденции рынка в связи с FR, оборудование и каналы для построения полнофункциональных сетей. Проблемные вопросы и особенности практики построения сетей FR в России.
реферат, добавлен 26.12.2014Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019Программные средства и методы технического и графического анализа для построения графиков и прогнозирования на основе технических индикаторов и осцилляторов. Методика построения торгового алгоритма для фондового рынка с применением пакета Wealth Lab.
статья, добавлен 07.03.2019