Характеристика и виды искусственных нейронных сетей
Перцептрон - математическая модель обработки информации человеческим мозгом. Нейронная сеть - громадный распределенный параллельный процессор, состоящий из элементарных единиц обработки данных, накапливающих и анализирующих экспериментальные знания.
Подобные документы
Режимы обработки данных при проектировании технологических процессов. Способы обработки данных: централизованный, децентрализованный, распределенный и интегрированный. Методы хранения данных. Формирование ведомости продаж мобильных телефонов в MS Excel.
контрольная работа, добавлен 02.12.2011Процесс формирования параметров изменяемого пользовательского интерфейса. Возможность применения методов нейронных сетей для обработки характеристик и классификации категорий пользовательских интерфейсов; структура искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 08.03.2019Анализ основных способов представления информации в нейронных сетях. Общая характеристика теории адаптивного резонанса. Знакомство с современными нейросетевыми архитектурами. Рассмотрение особенностей моделей Липпмана-Хемминга, Хехт-Нильсена и Коско.
лекция, добавлен 07.08.2013Задачи, решаемые с помощью экспертных систем и нейронных сетей. Архитектура сетей, распределенная обработка данных. Гипертекстовая и мультимедиа технологии. Возможности информационных хранилищ, геоинформационных систем и электронного документооборота.
реферат, добавлен 10.01.2014Краткая история развития искусственных нейронных сетей. Анализ факторов, влияющих на формирование цены на недвижимость. Математическая модель нейрона. Сравнение многослойного персептрона и радиально-базисной сети. Архитектурная и адаптивная динамика.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Изучение архитектурного построения и свойств систем распределённой обработки информации. Рассмотрение механизма реализации технологии распределенной обработки информации. Понятие оптимизации использования ресурсов и упрощение работы пользователя.
курсовая работа, добавлен 29.03.2014Разработка модели мониторинга мнений пользователей социальных сетей с поддержкой автоматизированного анализа данных. Применение алгоритмов интеллектуальной обработки текстовой информации. Распознавание и удаление спама. Машинное обучение без учителя.
статья, добавлен 27.05.2018Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Обобщенная структура компьютерной сети. Модель взаимодействия открытых систем. Классификация вычислительных сетей. Исследование особенностей передачи информации. Анализ принципа централизованной обработки данных. Подключение различных сетей к Internet.
курсовая работа, добавлен 01.06.2016Рассмотрение понятия информационных систем, роль в формировании решений на различных уровнях управления. Виды обработки информации. Трехуровневая модель организации базы данных. Характеристика СУБД Microsoft Access. Эволюция концепций обработки данных.
шпаргалка, добавлен 16.12.2014Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Применение мультисенсорных систем в газовом анализе. Получение информации о составе и концентрации отдельных компонентов сложных смесей. Анализ осуществления практической реализации нейросетевых технологий обработки информации программным способом.
статья, добавлен 25.08.2020Общее понятие данных. Процедуры обработки данных в зависимости от видов представления данных. Организационные формы использования информационных технологий при обработке данных. Особенности и технологический процесс обработки экономической информации.
курсовая работа, добавлен 08.05.2014Число 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 15.07.2020Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Классификация информации и её свойства. История обработки информации. Современные системы обработки информации. Проблемы связанные с обработкой информации. Обработка текстовой информации в автоматизированных системах. Текстовые редакторы и процессоры.
реферат, добавлен 20.05.2009Понятие обработки информации или обработки чисел, сигналов, символьной информации, логической обработки, обработка сигналов. Основные команды ЭВМ. Команды передачи и обработки данных. Команды передачи управления. Команды для работы с подпрограммами.
реферат, добавлен 27.01.2018Биологический прототип и искусственный нейрон. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. Алгоритм функционирования сети. Классификация входного образа. Развитие искусственных нейронных сетей. Исследование возможностей нейронных сетей и их развития.
курсовая работа, добавлен 25.01.2014Обзор искусственных нейронных сетей, состоящих из множества взаимодействующих простых процессоров и представляющих собой устройства параллельных вычислений. Анализ структуры связей детали сетевой конструкции. Вычисления сигналов и значений нейронов.
лекция, добавлен 21.10.2013Особенности применения искусственных нейронных сетей для решения задачи классификации уровня формирования. Анализ решения задачи автоматической классификации уровня формирования по данным об идентифицированных объектах на электронной карте местности.
статья, добавлен 02.04.2019Применение искусственных нейронных сетей в задаче прогнозирования оставшегося времени безаварийной работы. Предварительная обработка телеметрических данных. Использование аппроксимации обобщенной функции Веибулла. Уменьшение влияния шумовых факторов.
статья, добавлен 29.06.2017Компьютер как универсальная электронная вычислительная машина, используемая для накопления, обработки и передачи информации. Тактовая частота – количество элементарных операций, которые компьютерный процессор может выполнить в течение одной секунды.
презентация, добавлен 19.02.2017Применение механизмов внимания к задаче обнаружения текста с использованием нейронных сетей, их влияние на результат работы сети. Механизм внимания, позволяющий сканировать значения признаков, фокусируя модель на действительно важных свойствах объекта.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Модели 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