Распознавание фигур технического анализа с помощью нейронных сетей
Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
Подобные документы
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 29.07.2018Алгоритм 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.
курсовая работа, добавлен 09.01.2018Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015- 79. 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 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 04.04.2009Форма 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 16.05.2016Разработка приложения для распознавания русскоязычного рукописного текста сверточными нейронными сетями. Реализуемый алгоритм со свёрточной нейросетью обеспечит эффективное и оптимальное решение сложных задач компьютерного зрения за короткий интервал.
статья, добавлен 20.02.2025Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011- 84. Нейронные сети
Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.
реферат, добавлен 08.10.2011 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 28.01.2019Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013Разработка системы распознавания автомобилей, которая способна обнаруживать транспортные средства на фото и видеопотоке. Настройка нейронной сети и ее обучение на собранных данных. Графический интерфейс для взаимодействия пользователя с системой.
дипломная работа, добавлен 18.08.2018- 89. 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 История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Распознавание лица на основании анализа изображения как одна из проблем в реализациях компьютерного зрения. Алгоритмы распознавания лиц, представленные научными школами и коммерческими разработками. Оценка качества и скорости использования наборов данных.
статья, добавлен 12.01.2018- 93. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Нейронные 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 06.12.2015Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012Особенность подготовки данных для обучения сети. Главный анализ формирования обучающих массивов в задаче. Вычисление суммы квадратичных отклонений выходов паутины от эталонов. Основная характеристика проведения результатов регрессионного анализа.
лабораторная работа, добавлен 14.01.2015Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017- 98. 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 Понятие 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 26.05.2018Изучение 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 14.07.2016