Разработка нейронной сети
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.
Подобные документы
- 51. Нейронные сети
Изучение типологии нейронных сетей. Основные отличия от машин с архитектурой фон Неймана. Оценка процессов, протекающих в мозге человека. Разработка демонстрационной версии программы Neural Network Wizard, созданной на основе нейронной сети Кохонена.
реферат, добавлен 13.04.2014 Искусственные 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 17.07.2013Разработка Розенблаттом математической и компьютерной модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. Алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов. Основы нейросетевых технологий.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Основные 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 28.01.2019Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.
статья, добавлен 14.04.2022Рассмотрение 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 19.02.2019Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Понятие, структура и основные компоненты нейронных сетей, применение множества простых процессоров для их построения. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Правило вычисления сигнала активности и их распространение в сети.
лекция, добавлен 28.08.2013Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Характеристика 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 28.10.2020- 62. 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 Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.
статья, добавлен 19.01.2018Разработка информационной технологии локализации текста на изображении со сложным фоном (ИСФ). Анализ метода локализации текстовых областей на ИСФ на базе сверточной нейронной сети с учетом многомасштабного разложения изображения по вейвлет-базису.
статья, добавлен 22.12.2016- 66. 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 Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Особенности применения нейронной сети с использованием библиотеки OpenCV для распознавания эмоций. Обучение нейронной сети, распознавание лиц из базы данных Yale Facesс помощью обучающего набора данных в рамках авторского проекта "Сурдотелефон".
статья, добавлен 25.02.2019Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Анализ градиента для некоторых случаев нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора – нового типа нейронной сети, специализированного на распознавании речи и преобразовании сигнала, позволяющего ускорить обучение по сравнению с перцептроном.
статья, добавлен 28.05.2017Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019