Искусственный нейрон
Искусственный нейрон, предпосылки его создания, основные функции активации, реализация в виде алгоритма либо структуры. Линейная передаточная функция. Сигмоидальная передаточная функция. Гиперболический тангенс, радиально-базисная функция передачи.
Подобные документы
Основные виды констант и их примеры. Список базовых целочисленных типов и занимаемый ими размер в байтах. Занесение значения по указателю. Возвращение значения из функции через переданные ей аргументы. Отличие класса от структуры, виртуальные функции.
контрольная работа, добавлен 09.06.2013Нейронная сеть - вычислительный граф вершинами которого являются искусственные нейроны. Функции активации и потерь. Типы рекуррентных нейронных сетей. Ознакомление с задачей Image Captioning и с эффективными методами ее решения и нейросетевым алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Принципы программирования с использованием функций, механизмов передачи и возврата данных в функцию. Исходные данные для отладки программы. Алгоритм табулирования функции. Определение функции для вычисления определенного интеграла от произвольной функции.
лабораторная работа, добавлен 02.02.2020Топологии 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 18.02.2019Описание процедур и функций – средств для организации подпрограмм. Основное отличие между ними. Список формальных параметров. Использование специальной переменной с именем Result вместо имени функции. Особенности передачи адреса параметра по ссылке.
презентация, добавлен 26.07.2014Рассмотрение алгоритма поиска оптимальной комбинации символов с максимальным значением целевой функции, а также формулы для определения ее значения. Описание структурной схемы основных этапов алгоритма пчелиных колоний, приведение примера его работы.
статья, добавлен 29.07.2017Спецификация объектов на основе абстрагирования. Представление объектов значениями. Свободный и ограниченный указатели. Функции преобразования и приведения. Проблемы "висячих" ссылок и мусора. Автоматическая память, локальная среда и активации объекта.
контрольная работа, добавлен 15.02.2011Предпосылки к созданию искусственного интеллекта. Принципы построения вычислительных машин, которые основывались на структуре человеческого мышления. Решение вопроса о природе и статусе человеческого интеллекта. Симуляция работы человеческого мозга.
статья, добавлен 24.03.2019Предпосылки развития науки искусственного интеллекта. История развития искусственного интеллекта в СССР и России. Подходы к пониманию данной проблемы. Эмпирический тест Алана Тьюринга. Области применения робототехники. Проблематика машинного обучения.
презентация, добавлен 29.04.2014История создания нейрокомпьютеров, их преимущества, недостатки и практическое применение. Понятие нейронных сетей, их сущность, основные элементы, особенности формирования, виды, функции, задачи и назначение. Проблемы создания искусственного интеллекта.
курсовая работа, добавлен 07.12.2009Обозначение логического отрицания чертой над аргументом. Определение функции таблицей истинности для двух переменных. Реализация функции Пирса логическим сложением с отрицанием. Выполнение логических операций в соответствии с приоритетами и их отражение.
лабораторная работа, добавлен 10.12.2014Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018История создания машин, имитирующих человеческий мозг, и их разработчики. Различные подходы к изобретению разумных машин. Гносеологический анализ проблемы искусственного интеллекта. Возможности и недостатки современных систем искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 15.05.2012Когнитивная графика и искусственный интеллект. Современные методы распознавания текста. Свойства бинарных корневых деревьев. Искусственная многослойная нейронная сеть. Распознавание с помощью метрик. Методы повышения точности определения текста.
реферат, добавлен 21.10.2017- 90. Сети доверия
Методы реализации логических рассуждений. Теория Демпстера-Шефера, функция доверия как функция присвоения базовых вероятностей. Применение Байесовского подхода к теории. Методы вычислений Гордона и Шортлиффа. Сравнение методов неточных рассуждений.
реферат, добавлен 26.08.2010 Представление логической функции в виде совершенной дизъюнктивной нормальной формы. Минимизация логической функции с помощью карты Карно и на языке Ассемблер. Принципиальная схема логической функции. Релейно-контактная схема логического эквивалента.
курсовая работа, добавлен 13.05.2019Вопрос о поиске решений глобальных проблем в сфере экономики отдельных государств и всего мира с помощью создания и развития искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – область информатики, которая занимается разработкой компьютерных систем.
статья, добавлен 21.12.2020Использование указателей и ссылок в программировании на C++. Определение, объявление и перегрузка функций. Работа с многомерными массивами. Рекурсивное описание алгоритмов обработки и их программная реализация. Структуры, объединения и поля битов.
отчет по практике, добавлен 14.03.2014Разработка программы для построения графика временной функции в машинном и в реальном времени. Методы решения нелинейного уравнения: бисекции, хорд, простой итерации и Ньютона. Нахождение корней квадратного уравнения с применением алгоритма Горнера.
курсовая работа, добавлен 16.02.2016Использование наследования и множественного наследования в языке С++. Построение иерархии классов согласно схеме наследования при инициализирующем конструкторе. Функция show() для вывода значений и функция main(), показывающая иерархию наследования.
лабораторная работа, добавлен 04.04.2012Определение понятия "искусственный интеллект". Характерные черты естественного интеллекта, граница между интеллектом и рефлексами. Сущность экспертной системы искусственного интеллекта, ее задачи и базовые функции, причины низкой производительности.
лекция, добавлен 16.11.2014Вентили, транзисторный инвертор. Использование особой алгебры, в которой все переменные и функции могут принимать только два значения. Таблица истинности для функции большинства. Реализация основных булевых функций. Выполнение дистрибутивного закона.
презентация, добавлен 06.10.2017Математические и алгоритмические основы решения задачи. Формула Тейлора для некоторых элементарных функций. Функциональные модели решения задачи и их программная реализация. Понятие элементарной функции. Пример выполнения программы для вычисления.
курсовая работа, добавлен 20.01.2010Вычисление и вывод таблицы значений функции с использованием ряда Тейлора. Разработка программы по вычислению заданной функции. Отражение в таблице значения аргумента и количество просуммированных членов ряда. Реализация проверки корректности ввода.
лабораторная работа, добавлен 23.06.2024- 100. Основы информатики
Этапы решения задачи на компьютере. Понятие алгоритма, его свойства. Константы и переменные. Понятие типов данных. Построение линейного и циклического алгоритмов. Массивы данных и символьные данные, стандартные функции. Модульное программирование.
презентация, добавлен 26.11.2013