Анализ недостатков искусственных нейронных сетей и методов их минимизации
Разработка искусственных нейронных сетей и машинное обучение как перспективные направления информационных технологий. Преимущества и недостатки, способность нейросетей решать задачи, которые невозможно решить классическими программными алгоритмами.
Подобные документы
Анализ 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 03.12.2013Анализ 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 07.08.2013Основы и принципы построения, обучения, функционирования, области применения и характеристики наиболее распространенных специализированных искусственных нейронных сетей (нейронных парадигм), предназначенных для решения различных классов прикладных задач.
учебное пособие, добавлен 09.09.2012Понятие, структура и основные компоненты нейронных сетей, применение множества простых процессоров для их построения. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Правило вычисления сигнала активности и их распространение в сети.
лекция, добавлен 28.08.2013Исследование 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 10.12.2019Разработка модели обнаружения злоумышленника в информационной системе. Анализ результатов обучения и реализации нейронных сетей на основе персептрона и линейных нейронных сетей в пакете Matlab. Выявление аномального поведения пользователя в системе.
статья, добавлен 30.04.2018Техническая диагностика электротехнических систем (ЭТС) на основе современных информационных технологий. Прогнозный и диагностический модули статистической обработки состояния ЭТС. Возможности искусственных нейронных сетей в диагностировании ЭТС.
статья, добавлен 06.05.2018Применение 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 01.12.2019Преимущества 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 29.03.2021Знакомство со средствами, методами MATLAB. Характеристика типичной сети с прямой передачей сигнала. Моделирование нейронных сетей с помощью пакета Simulink. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме.
методичка, добавлен 26.11.2015Исследование принципов организации нейроподобных сетей для решения задач искусственного интеллекта. Анализ архитектуры ассоциативно-проективной нейронной сетевой системы. Характеристика процедуры выбора части нейронов для передачи на верхний уровень.
лекция, добавлен 13.09.2017Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях нейросетевых и нейрокомпьютерных технологий. Использование нейронных сетей при решении предоставления кредита в современном банке. Создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти.
контрольная работа, добавлен 29.11.2015Описание 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 04.04.2009Важность применения моделей, основанных на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг. Потенциальные области применения искусственных нейронных сетей. Некоторые типовые задачи, решаемые с их помощью.
статья, добавлен 01.09.2018Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Создание сервиса, который будет давать оценку эмоционального состояния, говорящего при разговоре с оператором колл-центра, что поможет анализировать эффективность центра обработки звонков. Применение нейросетей для более качественного решения проблемы.
статья, добавлен 23.12.2024- 67. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Повышение эффективности работы российских медицинских учреждений. Создание автоматизированных систем распознавания объектов, свёрточных нейронных сетей. Преимущества глубокого обучения и искусственного интеллекта в решении задач компьютерного зрения.
статья, добавлен 29.12.2024История 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 12.01.2012Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014Методика разработки состязательных атак, которые основаны на словах и показывают возможность и силу изменения предсказываемого класса нейросети. Анализ особенностей применения регрессионных значений Шепли для интерпретации глубоких нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Рассмотрение 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 23.08.2020Решение сложных интеллектуальных задач с помощью искусственных нейронных сетей. Автоматизация и гибридизация генетических алгоритмов аппарата нечеткой логики. Применения метода генетического программирования в селекции и репродукции новых пород деревьев.
статья, добавлен 18.01.2018