Использование информационных характеристик потока импульсных сигналов для обучения спайковых нейроных сетей
Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.
Подобные документы
Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Разработка искусственных нейронных сетей и машинное обучение как перспективные направления информационных технологий. Преимущества и недостатки, способность нейросетей решать задачи, которые невозможно решить классическими программными алгоритмами.
статья, добавлен 20.02.2019Анализ способов полуконтролируемого обучения нейронных сетей векторного квантования, предназначенных для обработки больших массивов информационных данных. Методы последовательной обработки матриц изображений, их вычислительная простота и быстродействие.
статья, добавлен 22.03.2016Теоретические основы нейронных сетей: применение, топология, обучения. Полезные свойства систем содержащих нейронные сети. Содержательная сущность поддержки принятия решений. Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений.
курсовая работа, добавлен 22.05.2018Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
статья, добавлен 12.05.2017- 56. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 - 57. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018Методы формирования структуры нейронных сетей и их обучения. Принципы автоматического определения способа и параметров формирования общего решения в коллективе. Использование полученных результатов для решения задач моделирования и прогнозирования.
статья, добавлен 19.01.2018Применение нейронных сетей в банковской сфере с использованием Keras и Python. Улучшение процессов принятия решений в классификации и прогнозировании рисков. Методы, используемые для обучения и тестирования моделей, результатов их анализа и интерпретации.
статья, добавлен 15.10.2024Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Использование 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 26.04.2017Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Структурные 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 07.03.2014Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Биологический 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 25.01.2014Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Характеристика обучающих выборок, которые используются для обучения искусственных нейронных сетей. Сравнительный анализ значений медианы, полученных при проведении теста Краскела–Уоллиса для определения результатов обучения программных приложений.
статья, добавлен 28.11.2016Использование нейронных сетей при разработке тестов оценки психофизиологического состояния человека. Анализ НС как эффективного инструмента исследования человека. Особенности их использования для решения задач медицинской диагностики инфаркта миокарда.
статья, добавлен 07.03.2019Описание задания в Mathcad сигналов в виде функций и векторов. Характеристика определения параметров и формирования непрерывных и элементарных импульсных сигналов. Особенности формирования сигналов, описываемых различными кодовыми последовательностями.
контрольная работа, добавлен 18.04.2016Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях нейросетевых и нейрокомпьютерных технологий. Использование нейронных сетей при решении предоставления кредита в современном банке. Создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти.
контрольная работа, добавлен 29.11.2015Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016