Анализ эффективности генетических алгоритмов обучения нейронных сетей
Доказательство 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.
Подобные документы
- 101. Нейронные сети
Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009 Описание генетических алгоритмов построения характеристических последовательностей установки или сброса триггера. Сущность и развитие эволюционных алгоритмов построения характеристических и идентифицирующих последовательностей для схем с памятью.
статья, добавлен 28.02.2016Биологический 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 25.01.2014Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012Описание 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 07.08.2018Система шифрования на основе искусственных нейронных сетей типа GRNN. Нейронная сеть как подходящий выбор для функциональных форм, используемых для операций шифрования и дешифрования. Построение системы с использованием постоянно изменяющегося ключа.
статья, добавлен 30.04.2018Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.
статья, добавлен 18.01.2018- 108. Нейронные сети и ГИС
Перспективы развития аналитических и прогностических свойств ГИС. Интеграция нейросетевых и геоинформационных технологий, их программное обеспечение. Использование нейронных сетей в технике и биологии. Математические модели нейросетевых алгоритмов.
книга, добавлен 08.02.2013 Концепции био-инспирированного подхода для протоколов маршрутизации, алгоритмов оптимизации. Масштабируемость — способность беспроводной сети эффективно обрабатывать большое количество узлов. Сравнение средств агенто-ориентированного программирования.
дипломная работа, добавлен 18.07.2020Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009- 111. Анализ алгоритмов
Определение основных терминов и система обозначений в анализе алгоритмов. Классификация алгоритмов по виду функции трудоёмкости (количественно-, параметрически- и количественно-параметрические зависимые). Асимптотический анализ функций и его виды.
реферат, добавлен 12.07.2010 Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.
книга, добавлен 09.09.2012Задача аппроксимации ряда динамики, построение функции по конечному набору точек. Особенности минимаксной функции. Фрагмент программы создания и адаптации линейной сети. Результат аппроксимации данных. Традиционные методы сглаживания ряда динамики.
статья, добавлен 17.07.2013Проведение исследования времени отклика облачных серверов на распределение ресурсов пользователя. Характеристика основных алгоритмов балансировки резервов абонентами web-сервисов. Передача каждого файла трем устройствам без использования алгоритмов.
статья, добавлен 30.07.2018Рассмотрение основных видов и способов описания алгоритмов. Примеры блок-схем алгоритмов. Основные свойства алгоритмов. Изучение системы команд исполнителя алгоритма. Возможности и обязанности исполнителя алгоритма. Примеры решения задач по алгоритму.
презентация, добавлен 19.06.2024Анализ возможности согласованного описания потоков управления, данных и информационных связей в процессе разработки алгоритмов средствами трехосновной алгебраической системы. Рассмотрение и характеристика основных свойств получаемых схем алгоритмов.
статья, добавлен 28.02.2016Изучение принципа работы сверточных нейронных сетей. Исследование современных методов определения направления взгляда. Выбор технологий и библиотек необходимых для разработки приложения. Разработка веб-приложения. Основные типы слоев и методы оптимизации.
дипломная работа, добавлен 27.08.2020- 118. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 Создание программы с использованием операторов IF, CASE, операторов цикла с неизвестным числом повторений Do…Loop и While…Wend и с известным числом повторений For…Next и For Each…next. Тексты этих программ, блок-схемы алгоритмов и результаты их работы.
контрольная работа, добавлен 10.12.2014Описательные возможности процедур и функций с планированием повторного входа. Реализуемость классических управляющих конструкций. Язык программирования Planning C, возможность его применения при решении трудоемких задач обучения глубоких нейронных сетей.
статья, добавлен 08.03.2019Модели 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 17.03.2021Свойства 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 07.08.2018Основы 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 09.09.2012Особенности 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 02.04.2019Анализ модели нейрона, обладающей возможностью запоминания значения специально вводимого параметра состояния нейрона. Механизм реализации двухуровневой схемы эволюционирования нейронных сетей. Описание предлагаемых алгоритмов их функционирования.
статья, добавлен 19.12.2017