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
- 76. Сетевая модель
Уровни и протокол модели OSI. Топология шина, кольцо и звезда. Среда передачи данных. Достоинства компьютерных сетей. Сетевые технологии обработки информации. Сигнальные уровни логических дискретных состояний. Взаимодействие пользовательских приложений.
курсовая работа, добавлен 27.09.2014 Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Основные понятия автоматизированной обработки информации. Технологии обработки текстовой информации. Возможности текстовых процессоров: редакторов Word Pad, Word Perfect, Microsoft Word 2003. Технологии обработки числовой информации, электронные таблицы.
курсовая работа, добавлен 02.11.2017Классификация вычислительных сетей по территориальной распространенности, скорости передачи. Топологии компьютерных сетей. Универсальные программы обработки данных. История создания MathCad, ее версти, системные требования, назначение, интерфейс.
курсовая работа, добавлен 20.12.2015Характеристика компьютерных сетей и их значение для обмена и обработки информации. Виды топологии сетей, их сравнительный анализ и альтернатива выбора. Построение схемы расположения сети, расчет оборудования и кабелей, подбор программы обслуживания.
контрольная работа, добавлен 22.10.2014Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Распределенная информационная система как совокупность взаимодействующих друг с другом программных компонент. Совмещение операций при помощи воспроизведения в нескольких копиях аппаратной структуры - особенность параллельной обработки информации.
статья, добавлен 17.12.2016Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Значение сетевых технологий обработки данных, компонентов вычислительных сетей, сетевых, аппаратных и программных обеспечений сети. Логическая архитектура сети. Распределение функций между компьютерами сети. Способы пересылки сообщений, почтовый сервер.
реферат, добавлен 06.12.2015Разработка искусственных нейронных сетей и машинное обучение как перспективные направления информационных технологий. Преимущества и недостатки, способность нейросетей решать задачи, которые невозможно решить классическими программными алгоритмами.
статья, добавлен 20.02.2019Рассмотрение 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 03.07.2017Подготовка данных, входы и выходы нейросети, изменения котировок. Выбор программного обеспечения: Matlab, Statistica, BrainMaker, NeuroShell Day Trader. Подготовка данных средствами MetaTrader. Знакомство с Matlab и обучения нейросетей в пакете AnfisEdit.
реферат, добавлен 02.12.2011Методика прогнозирования селекционной ценности зерновых культур на стадии селекции. Алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. Прогноз селекционной ценности пищевого сырья из 210 образцов тритикале коллекции урожая, оценка его эффективности.
статья, добавлен 17.11.2018Основные понятия об искусственных нейронных сетях, дискретных преобразованиях Фурье и потоковых кодированиях информации. Формальная модель нейрона Мак-Каллока-Питтса и нейрона с альтернативными синапсами. Дискретное преобразование Фурье. Метод Хебба.
автореферат, добавлен 08.02.2013Описание и формализация технологии передачи и обработки информации. Характеристика основных этапов обработки информации, общей концепции программы для обработки данных о студентах, анализ её состава и структуры. Изучение функциональной схемы программы.
курсовая работа, добавлен 29.09.2015Методы передачи данных и средства коммутации в компьютерных сетях. Модель файлового сервера, сервера баз данных и приложений. Работа в среде распределенной обработки данных. Технологии обработки запросов в архитектурах файл-сервера и клиент-сервера.
курс лекций, добавлен 04.04.2012Понятие интеллектуальной информационной системы, классификация и особенности ИИС. Методика когнитивного анализа сложных ситуаций. Моделирование процессов обработки информации для принятия решений. Формальные логические модели. Модели нейронных сетей.
лекция, добавлен 02.04.2012История 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 12.01.2012Разработка методики для автоматической сегментации спутниковых снимков по нескольким классам (здания, реки, дороги) на базе сверточных нейронных сетей. Особенности подготовки изображения для тренировки нейронной сети. Оценка эффективности нейронных сетей.
статья, добавлен 11.01.2018Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.
учебное пособие, добавлен 15.01.2018Назначение, компоненты и структура компьютерных сетей, базовых топологий. Использование территориально распределенного программного обеспечения, информационных баз данных. Способы обработки сканированного изображения. Виды базовых сетевых топологий.
контрольная работа, добавлен 14.01.2017Сверточная нейронная сеть как тип искусственной нейронной сети с прямой связью. Знакомство с историей и концепцией развития сверточных нейронных сетей. Характеристика результатов программного эксперимента в виде графиков и сгенерированных изображений.
статья, добавлен 30.06.2020Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Изучение механизмов функционирования отдельных нейронов и их наиболее важного взаимодействия, для познания процессов поиска, передачи и обработки информации, происходящей в нейронной сети. Синапс как структура и функциональный узел между двумя нейронами.
статья, добавлен 09.06.2021Компьютерная сеть и системы распределенной обработки информации. Локальные сети и их значение, понятие топологии сетей и их свойства: обеспечение надежной и эффективной работы, удобное управление потоками сетевых данных, уровень стандартизации и скорость.
реферат, добавлен 12.03.2012