Нейросетевое моделирование: принципы, алгоритмы, приложения

Структурные 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.

Подобные документы

  • Принципы построения локальных сетей. Одноранговые сети с разделением ресурсов и сети типа клиент-сервер. Требуемая пропускная способность, скорость передачи в сети. Обследование методов интеграции сетей. История модемов с неэкранированной витой парой.

    реферат, добавлен 27.12.2012

  • Теоретические 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 22.05.2018

  • Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.

    статья, добавлен 26.04.2019

  • История возникновения, виды, свойства и обучение искусственных нейронных сетей. Технология самообучения и задачи, решаемые при помощи нейронной сети Кохонена. Ограничения, накладываемые на компьютерную имитационную модель, ее схемы в среде MatLab.

    дипломная работа, добавлен 12.01.2012

  • Аппаратная 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

  • Общее 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

  • Маршрутизация как процедура определения пути следования пакета из одной сети в другую. Объединение сетей и обслуживание альтернативных путей. Связь разных типов сетей и доступ к глобальной сети, управление трафиком на основе протокола сетевого уровня.

    реферат, добавлен 14.12.2013

  • Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.

    статья, добавлен 01.02.2019

  • Сущность и эволюция компьютерных сетей, принципы и этапы их построения. Платы сетевого адаптера. Параметры конфигурации и факторы, влияющие на них. Типы и топологии сетей, их отличительные свойства и особенности. Специфика построения беспроводных сетей.

    презентация, добавлен 03.06.2012

  • Принципы построения вычислительных сетей. Эталонная модель взаимодействия открытых систем. Основы передачи дискретных данных. Построение локальных сетей по стандартам физического и канального уровня. Сетевой уровень как средство построения больших сетей.

    курс лекций, добавлен 11.09.2013

  • Рассмотрение вопросов, связанных с решением задачи построения и обработки когнитивных структур на основе использования нейронных сетей. Организация специализированной модели, настроенной на решения поставленной задачи "Нейросетевая когнитивная модель".

    статья, добавлен 23.08.2020

  • Сущность и принципы построения компьютерных сетей, их классификация и разновидности. Закономерности разработки вычислительных сетей, их иерархия, архитектура. Эталонная модель взаимодействия OSI. Характерные особенности топологии и технических средств.

    реферат, добавлен 29.05.2014

  • Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.

    отчет по практике, добавлен 09.02.2019

  • Искусственный интеллект как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека. Структура мозга и моделирование функций нервной системы. Применение нейронных сетей для решения прикладных задач и основные алгоритмы обучения.

    учебное пособие, добавлен 24.04.2014

  • Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.

    контрольная работа, добавлен 14.10.2013

  • Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.

    статья, добавлен 15.01.2019

  • 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 06.12.2015

  • 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 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 30.07.2016

  • Изучение биологических аналогов изучаемых нейронных сетей. Разбор задачи воссоздания перцептрона. Принципы обучения нейронной сети. Моделирование программ, показывающих работу перцептрона. Синапс и алгоритм передачи информационного сигнала в сети.

    реферат, добавлен 22.03.2019

  • Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.

    реферат, добавлен 17.05.2013

  • Ключевые принципы построения компьютерных сетей как совокупности узлов (компьютеров, терминалов, периферийных устройств). Основные типы сетей. Технологии локальных сетей, их соединение. Протоколы, адресация в сетях. Особенности глобальной сети Интернет.

    презентация, добавлен 10.11.2013

  • Принцип построения компьютерных сетей. Локальные компьютерные сети, их классификация, структура. Особенности физической среды передачи в локальных сетях. Характеристика глобальных и компьютерных сетей. Сеть Internet. Обзор российских сетей протокола Х.25.

    курсовая работа, добавлен 20.01.2012

  • Модели 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 17.03.2021

  • Построение сетей пикосотовой архитектуры на примере стандарта DECT, построение сетей микросотовой архитектуры на примере стандарта GSM-1800, построение сетей макросотовой архитектуры на примере стандарта GSM-900. Сети широкополосного абонентского доступа.

    дипломная работа, добавлен 15.07.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.