Обучение методами нейронных сетей: алгоритм обратного распространения
Характеристика алгоритма. Сетевые конфигурации. Многослойная сеть, которая может обучаться с помощью процедуры обратного распространения. Этапы выполнения алгоритма. Программа создания однонаправленной сети. Статистика использования других алгоритмов.
Подобные документы
Исследование разработанного алгоритма решения основных задач искусственного интеллекта, допускающих формализацию в исчислении предикатов, с помощью модификации обратного метода Маслова. Особенности муравьиной тактики применения данного алгоритма.
статья, добавлен 15.01.2019Анализ 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 29.07.2018Параллельные вычислительные системы и их классификация. Стандарты для распараллеливания программ. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Генетический алгоритм и его особенности. Параллельные вычисления в решении задач метаногенеза.
курсовая работа, добавлен 14.09.2017Виды компьютерных сетей. Топологии вычислительных сетей: шинная, типа "звезда", "кольцо", древовидная структура сети. Одноранговые сети и с выделенным сервером. Технологии передачи информации. Сетевые устройства и средства коммуникаций. Сетевые карты.
курсовая работа, добавлен 25.02.2013Исследование средств и языков описания алгоритмов. Определение понятия алгоритма, специфика его свойств и способы записи. Общая структура линейного и разветвленного алгоритма в виде блок-схемы. Особенности классификации и язык описания алгоритма.
реферат, добавлен 09.09.2010Анализ 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.
статья, добавлен 27.04.2017Применение искусственных нейронных сетей. Выработка алгоритма синтеза контроллера, формирующего порог, который обеспечит заданные выходные реакции объекта управления (устройства), с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Постановка задачи навигация движения, описание алгоритма поиска кратчайшего пути между двумя вершинами графа и анализ программной реализации алгоритма Дейкстры. Графическая реализация полученных результатов с помощью объектно-ориентированного языка С++.
курсовая работа, добавлен 11.05.2012Доказательство возможности аппроксимации непрерывных функций нейронными сетями в работах Колмогорова и Хехта Нильсена. Эффективность применения генетических алгоритмов к решению проблемы исследования таких сетей. Выбор операторов мутации и кроссовера.
статья, добавлен 22.08.2020Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Использование 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 26.04.2017Применение алгоритмов шифрования данных в системе электронного документооборота. Алгоритм RSA: история создания. Система шифрования RSA. Цифровая электронная подпись. Способы взлома алгоритма RSA. Оптимизация алгоритма RSA в приложениях шифрования.
реферат, добавлен 17.03.2012Разработка алгоритма построения BPMN-модели, симулирующей поведение заданной каузальной сети. Формальное описание алгоритма, доказательство его корректности на произвольной сети. Его реализация в процессно-ориентированной информационной системе ProM.
дипломная работа, добавлен 07.07.2016Показано, 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 26.04.2019Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Особенности формирования пароля с помощью однонаправленной функции, в том числе с потайным ходом (алгоритмы проверки цифровой подписи RSA и цифровой подписи Эль-Гамаля). Шифрование с одноразовым блокнотом. Пример алгоритма генерации простых чисел.
реферат, добавлен 20.11.2018- 92. Нейронные сети
Фрагмент нейросети (входной и выходной слои). Простейшая линейная функция от двух входов. Трактовка работы сети для имитации прохождения по ней возбуждения, управления. Теорема о сходимости перцептрона. Метод обратного программного распространения ошибки.
презентация, добавлен 16.11.2014 Характеристика циклической и линейной структуры программного алгоритма. Описание полного и неполного ветвления разветвляющегося алгоритма. Исследование алгоритма и разработка программного приложения в среде Delphi, показывающего информацию об учениках.
курсовая работа, добавлен 28.06.2012Задача 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 20.02.2012Аппаратная 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 28.10.2019Особенности использования скоростного метода обучения многослойного персептрона, который отличается высокой скоростью обучения. Анализ результатов сравнения скоростного метода обучения со стандартными методами. Метод обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 27.04.2017Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.
статья, добавлен 30.05.2013Принцип работы блочного алгоритма симметричного шифрования на основе сети Фейстеля. Реализация алгоритма криптосистемы на языке программирования C# в Visual Studio. Принцип зашифровки текста. Проверка работоспособности и корректности работы программы.
контрольная работа, добавлен 20.12.2017Цели программирования понятного и точного предписания по последовательности действий. Способы записи алгоритмов с помощью технического электронного автоматического устройства для обработки информации. Ознакомление с графическими обозначениями схем.
презентация, добавлен 07.12.2016