Самообучающиеся системы и их применение для принятия решений
Нейронные 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.
Подобные документы
Сеть как совокупность взаимосвязанных хостов. Аналог SOCK_DGRAM с дополнительной возможностью доступа к протокольным заголовкам и другой информации нижнего уровня. Функции для опроса данных о сети и для работы с сокетами. Мультиплексирующая программа.
лекция, добавлен 27.11.2013- 27. Нейронные сети
Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009 Основные 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 28.01.2019Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Понятие, сущность и основные возможности сети Интернет. Положения и основные структуры сети, а также возможность доступа к сети. Основные возможности глобальной сети Интернет и характеристика ее работы. Электронная почта, базы данных и поиск информации.
реферат, добавлен 27.02.2009Определение оптимального маршрута передачи данных в сети. Физические свойства беспроводных коммуникационных каналов. Исследование эффективности внедрения mesh-сетей на базе вычислительных устройств. Применение универсальных модулей для организации сети.
статья, добавлен 28.07.2017Особенности основных направлений методов web mining. Классификация с обучением: деревья решений, нейронные сети и метод Naive Bayes. Варианты модификация работы алгоритма ID3 с деревьями решений. Проведение расчета среднего процент ошибок классификации.
статья, добавлен 14.01.2017Структура модуля "Система поддержки принятия решений по оценке соответствия аккредитационным показателям деятельности информационно-библиотечных структур вуза". Оптимизация параметров гибридной сети при мониторинге информационного библиотечного фонда.
научная работа, добавлен 11.01.2020Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012Анализ существующих систем хранения и обработки информации. Разработка новых аналитических моделей и алгоритмов интеллектуального анализа данных и программного комплекса системы поддержки принятия решений на основе многомерных моделей хранилищ данных.
автореферат, добавлен 28.03.2018Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Классификация алгоритмов кластеризации. Создание самоорганизующихся нейронных сетей, являющихся слоем или картой Кохонена, в MATLAB NNT. Создание сети, правило настройки смещений, реализация циклов обучения. Моделирование кластеризации данных.
курсовая работа, добавлен 22.06.2011История создания сети Интернет. Два вида услуг, предоставляемых сетью Internet: обмен информацией между абонентами сети и использование баз данных сети. Всемирная Паутина как инструмент для работы в глобальной мировой сети. Архитектура Web-технологии.
контрольная работа, добавлен 02.07.2009Понятие 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 18.01.2014Принцип организации информации в сети Интернет. Определение понятия и суть "сервера", "клиента", их взаимодействие в интернете. Базы данных в сети: простейший сервер в БД, WEB сервера, принцип работы с ними и системы доступа к ним через интернет.
презентация, добавлен 01.04.2014Нейронные сети как распределенные и параллельные системы, способные к адаптивному обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий. Общая характеристика нейронной сети прогнозирования курса рубля, знакомство с основными особенностями.
контрольная работа, добавлен 31.05.2013Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020Описание структуры системы управления качеством услуг для комбинированной сети в условиях неполной информации о параметрах трафика в беспроводном сегменте сети. Построение диверсионной системы принятия решений на основе имитационного моделирования сети.
статья, добавлен 04.03.2013Сопоставление и сравнение понятий "информация", "данные", "знание". Методики и задачи, решаемые data mining, его бизнес-приложения. Нейронные сети, деревья решений, эволюционное программирование, генетические алгоритмы и системы для визуализации данных.
реферат, добавлен 15.05.2014- 46. Нейронные сети
Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
научная работа, добавлен 26.08.2010 Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009Нейроны слоя Кохонена и генерация сигналов. Обучение слоя Кохонена. Присвоение начальных значений и метод выпуклой комбинации. Чувство справедливости. Коррекция весов пропорционально выходу. Аккредитация и интерполяция - режимы работы сети Кохонена.
презентация, добавлен 16.10.2013Состав и структура системы телеобработки данных. Понятие компьютерной сети (КС). Виды серверов. Устройства, функционирующие в КС. Корпоративные компьютерные сети – Интранет. Понятие и функции Интернет. Протоколы взаимодействия компьютеров в сети.
реферат, добавлен 19.04.2012Планирование логической структуры сети и технический план помещения. Расчет стоимости компьютерной сети. Основные функции сервера на предприятии. Цели использования сети организации осуществляющей выбор размера и структуры сети, кабельной системы.
контрольная работа, добавлен 14.02.2024