Линейная классификация объектов с использованием нормальных гиперплоскостей
Применение многослойных нейронных сетей для построения нелинейных классификаторов. Особенности использования геометрического подхода к распознаванию объектов. Возможности использования нормальных разделяющих гиперплоскостей на примере пары классов.
Подобные документы
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 15.03.2009Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей. Возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 28.03.2022Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей; возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 10.04.2023Рассмотрение способов построения целевых массивов данных для целевых массивов нейросетевых классификаторов. Методика использования при обучении нейросетевых классификаторов "модифицированной целевой матрицы", состоящей из "матриц схожести классов".
статья, добавлен 27.02.2019Изучение 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 26.04.2019Понятие 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 26.05.2018Формирование исходного отношения атрибутов всех объектов, сведения о которых включены в базу данных (БД). Применение метода нормальных форм для устранения избыточной информации в БД. Описание метода ER-диаграмм. Основные недостатки нормализованной БД.
презентация, добавлен 14.10.2013Анализ 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 29.07.2018Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Применение системы локализации объектов внутри помещения в сфере обслуживания людей. Особенности использования метода локализации объектов внутри помещения с применением технологий на основе стандарта IEEE 802.11 и технологии персональных сетей.
статья, добавлен 30.04.2018Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.
статья, добавлен 17.01.2018Изучение принципов объектно-ориентированного подхода к программированию и получение практических навыков их использования при разработке классов и объектов в обучающей среде. Конструктор объектов класса Vektor c параметрами. Редактирования исходного кода.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2015Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Искусственный 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 09.02.2019Построение четырехлепестковой розы, заданной уравнением в полярных координатах. Отделение корней уравнений с использованием графиков. Проектирование эллиптического параболоида, заданного с помощью канонического уравнения. Исходный код в системе Matlab.
лабораторная работа, добавлен 07.06.2015- 16. Синтез разрывных управлений и их гиперплоскостей переключений с учетом неопределенных возмущений
Синтез управления и аналитическое проектирование технических объектов как одни из развивающихся направлений современной науки и техники. Знакомство с основными понятиями скользящего режима. Рассмотрение методов решения задач с разрывным управлением.
автореферат, добавлен 28.03.2018 Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Рассмотрение 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 23.08.2020Понятие и методы построения формальной информации. Обоснование возможности использования произвольных объектов материального мира в качестве символов алфавита формальной информации. Анализ возможности обмена информацией между цивилизациями во Вселенной.
статья, добавлен 03.03.2018Разработка облика системы технического зрения для мобильных систем и программного обеспечения системы технического зрения. Исследование применения алгоритмов на основе глубоких нейронных сетей в задаче детектирования объектов дорожного движения.
дипломная работа, добавлен 08.06.2018- 21. Информационное моделирование. BIM-технология. Программные комплексы с использованием BIM-технологии
Понятие информационного моделирования. Возможности BIM проектирования. Плюсы и минусы использования BIM технологий на примере проектирования и строительства олимпийский объектов в г. Сочи. Обзор программных комплексов с использованием BIM технологий.
реферат, добавлен 09.03.2024 Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017- 25. 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