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
Понятие алгоритма, его свойства и формы представления. Построение базовых структур алгоритма. Построение разветвляющихся и циклических алгоритмов. Операции с одномерными и двумерными массивами. Разработка компьютерных программ в среде Visual Basic.
методичка, добавлен 24.05.2016- 102. Локальные сети
Характеристика базовых терминов компьютерных сетей. Полезные сетевые программы и утилиты. Создание виртуальной машины с операционной системой Windows и общий доступ к ресурсам сети. Современные беспроводные сети, их администрирование и создание VPN сети.
курсовая работа, добавлен 20.05.2014 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- 104. Рекурсивный алгоритм
Рассмотрение понятия рекурсия, и его методов. Определение функций, используемых для генерации чисел Фибоначчи с помощью рекурсивного алгоритма. Описание особенностей использования рекурсии в программировании. Основное правило рекурсивного алгоритма.
статья, добавлен 26.05.2021 Рассмотрение примеров использования алгоритма Кнута-Морриса-Пратта. Изучение алгоритма нахождения подслова в слове, доказательство ограниченного числа действий. Исследование алгоритма Бойера-Мура, его возможности, примеры использования и исключения.
задача, добавлен 16.01.2010Обучение разработке блок-схемы алгоритмов по ГОСТУ и ознакомление со средствами программы OpenOffice для их создания. Определение числовой последовательности и математическое решение задачи. Описание алгоритма и выходных данных для проверки условий.
задача, добавлен 13.01.2014Понятие кластеризации и принципы работы ее алгоритмов. Этапы применения кластерного анализа для получения оптимального результата. Классификация алгоритмов кластеризации. Принцип работы алгоритма LargeItem. Понятие транзакций и проблема их кластеризации.
дипломная работа, добавлен 21.03.2016Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017История создания системы распределения ключей. Оценка стойкости алгоритма. Разложение числа на простые множители. Нахождение первообразного корня. Система распределение ключей Диффи-Хеллмана. Модульное возведение в степень. Генерация простого числа.
курсовая работа, добавлен 09.12.2013Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Создание единого информационного пространства путем выбора лучшего из способов. Сетевые устройства и средства коммуникаций. Топологии вычислительных сетей. Сетевые операционные системы для локальных сетей. Программно–структурная организация сети.
реферат, добавлен 18.06.2012История создания, распространения и развития Интернета. Характеристика и отличительные черты глобальных информационных сетей. Сущность, предназначение и применение поисковых ресурсов. Доступ в Интернет, описание работы администраторов каталога в сети.
контрольная работа, добавлен 17.01.2017Исследование содержания и принципы разрешения задачи разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Методика и этапы обнаружения и локализации текстовых областей с помощью нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016- 115. Свойства алгоритма
Алгоритм как фундаментальное понятие в информатике, значение термина и его трактовка. Формулировка свойств алгоритма. Виды алгоритмов как логико-математических средств. Графическое изображение и требования, предъявляемые к алгоритмам в программировании.
реферат, добавлен 10.01.2012 Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012- 117. Понятие алгоритма
Метод и порядок решения задачи. Разбивка процесса решения задачи на этапы. Основные признаки окончания процесса решения задачи. Общая форма записи алгоритма. Использование служебных слов для записи алгоритмов. Последовательность действий алгоритма.
презентация, добавлен 16.09.2013 Характеристика организации и функционирования искусственных нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Основные направления создания систем искусственного интеллекта при помощи компьютерных алгоритмов.
реферат, добавлен 13.10.2011Понятие компьютерных сетей и их виды: локальные, глобальные и региональные. Распределение данных и программ с помощью ЛВС. Типы серверов в зависимости от способов использования. Топологии вычислительных сетей. Сетевые устройства и средства коммуникаций.
методичка, добавлен 23.11.2014Основные используемые переменные, константы, процедуры и функции. Нахождение максимальной клики в заданном неориентированном графе с помощью алгоритма Брона-Кербоша. Отслеживание правильности использованного алгоритма и заполнения матрицы смежности.
курсовая работа, добавлен 14.02.2020Описание 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 04.04.2009Разработка генетической топологии поиска нейросетевых моделей, ее программная реализация в составе моделирующей системы. Апробация топологии на актуальной задаче. Изучение методов совместного использования генетических алгоритмов и нейронных сетей.
автореферат, добавлен 02.05.2018Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Создание защищенных систем от проникновения вредоносного кода как одних из актуальных направлений в научных исследованиях информационной безопасности. Этапы моделирования эпидемии вредоносных программ. Период свободного распространения вируса в сети.
статья, добавлен 23.06.2018Выполнение действий алгоритма программы с соблюдением приоритета операций. Отражение розничной цены каждого из проданных товаров в виде диаграммы. Система команд исполнителя. Определение значения переменной после выполнения фрагмента алгоритма.
контрольная работа, добавлен 13.12.2011