Методы повышения эффективности обучения нейронной сети Кохонена
Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
Подобные документы
Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Особенности использования нейросетевых технологий для подавления шума в информационных сигналах. Настройка структуры нейронной сети. Оптимизация весовых коэффициентов, пороговых значений функции активации. Эффективность автоматически сгенерированной сети.
статья, добавлен 19.01.2018Сверточная нейронная сеть как тип искусственной нейронной сети с прямой связью. Знакомство с историей и концепцией развития сверточных нейронных сетей. Характеристика результатов программного эксперимента в виде графиков и сгенерированных изображений.
статья, добавлен 30.06.2020Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Создание шаблона, который позволит студенту приобрести необходимые знания для создания, обучения и стимуляции нейронной сети. Проектирование приложения по визуализации образов букв русского алфавита. Шаблоны букв, созданные в графическом редакторе.
статья, добавлен 19.12.2017- 107. Компьютерные сети
Понятие компьютерной сети. Передача данных по сети. Топология сети. Топология типа "шина", "кольцо", "звезда". Взаимодействие компьютеров. Передача, отражение сигнала. Нарушение целостности сети. Расширение ЛВС. Передача маркера. Сети на основе сервера.
реферат, добавлен 07.10.2008 - 108. Сети Кохонена
Распознавание сетью структуры данных. Решение задач классификации в сетях Кохонена. Использование доверительных уровней (порогов принятия и отвержения) для интерпретации выходных значений в пакете ST Neural Networks. Границы диапазона для переменной.
реферат, добавлен 21.10.2014 Получение качественного прогноза. Повышение качества и точности прогнозирования, посредством выбора метода прогнозирования и разработки программного продукта, построенного на нейронной сети. Экспериментальная оценка эффективности предлагаемых критериев.
статья, добавлен 21.02.2019Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Разработка задания на проектирование локальной вычислительной сети. Расчет конфигурации сети. Составление структуры физической среды сети. Выбор сетевого оборудования, операционной системы, протоколов сети. Методы и средства защиты информации в сети.
курсовая работа, добавлен 02.02.2018Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Выявление источников угроз объектов атаки в локальной сети. Проектирование политики безопасности корпоративной сети. Разработка комплекса мероприятий по защите информации в сети. Анализ эффективности реализации политики безопасности в сети предприятия.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019Проблема преобразования данных без использования конкретной формулы. Нейронные сети - системы искусственного интеллекта. Способность системы самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
статья, добавлен 15.02.2019Нейронные 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 31.05.2013Изучение работы перцептрона для решения задачи распознавания символов. Выбор и обоснование структуры нейронной сети. Возможность улучшения свойств обобщения путем наращивания ее структуры. Анализ работы перцептрона при распознавании двух, четырех букв.
статья, добавлен 14.07.2016Процесс создания одноранговой сети. Минимальный набор оборудования для односегментной сети на тонком кабеле. Преимущества и недостатки одноранговой сети. Использование толстого коаксиального кабеля. Соединение Т-коннектора, терминатора, и кабеля.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Основные понятия и определения глобальной сети. Структура территориальной компьютерной сети. Типы корпоративных сетей и недостатки телефонных сетей. Особенности магистральной территориальной сети и сети доступа. Характеристика видов интерфейсов.
курсовая работа, добавлен 28.09.2011Анализ информационных потоков. Построение структурной схемы сети. Выбор сетевого оборудования. Разработка схемы защиты сети. Выбор сетевого ПО и разработка IP адресов сети. Схема монтажной прокладки сети и сетевого оборудования. Анализ моделирования сети.
дипломная работа, добавлен 20.03.2017Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей. Многослойный персептрон с временными задержками и связанные с ним нейросетевые архитектуры. Динамическая кластеризация и сети Кохонена. Обзор итерационных методов обучения сетей.
книга, добавлен 07.03.2014Описание 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 04.04.2009- 122. Нейроуправляемая сеть для параметрической оптимизации в задаче управления транспортными потоками
Решение задачи адаптивного управления транспортными потоками за счет изменения активных фаз светофоров. Использование нейронной сети для настройки параметров модели сети дорог. Минимизация разницы между суммарным входным и выходным потоками подсетей.
статья, добавлен 30.07.2017 Основные методы построения глобальных связей в корпоративной сети: традиционные аналоговые телефонные сети и цифровые сети с интеграцией услуг ISDN. Корпоративные сети, с использованием выделенных каналов, коммутации каналов, коммутации пакетов.
реферат, добавлен 13.02.2018Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.
статья, добавлен 31.10.2017Рассмотрение способа модернизации локальной вычислительной сети (локальной сети) и методов оптимизации сетевой инфраструктуры в целях повышения пропускной способности. Изучение и характеристика модульной (уровневой) архитектуры сети обмена данными.
статья, добавлен 10.05.2022