Нейронные сети: алгоритм обратного распространения
Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
Подобные документы
Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.
реферат, добавлен 10.03.2011Задача определения оптимальной структуры нейросети. Зависимости величин ошибок обучения и обобщения (процент неправильно решенных примеров в соответствующей выборке) и индикаторов внутренних свойств нейросетей от числа нейронов в скрытом слое сети.
статья, добавлен 08.02.2013Архитектура нейронной сети, предназначенной для анализа частичных разрядов в электротехническом оборудовании. Этапы проектирования сети: выбор слоев, функций активации, механизмов регуляризации и оптимизации. Алгоритмы точного анализа частичных разрядов.
статья, добавлен 14.12.2024Анализ предметной области. Технологии классификации текстовых данных. Диаграмма прецедентов системы определения категорий тендеров. Проектирование архитектуры системы определения категорий тендеров. Формирование обучающих выборок для нейронной сети.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Распознавание образов при помощи нейросетевых технологий. Алгоритм обучения сети Хопфилда. Вычисление квадратной матрицы размера для ключевых образов по правилу Хебба. Отсутствие проблем с обучением при наличии априорной информации о классах объектов.
статья, добавлен 08.06.2018Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.
дипломная работа, добавлен 05.11.2015Создание 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 23.06.2018Изучены вопросы формирования массива данных для построения искусственной нейронной сети, предназначенной для поиска взаимосвязей между социальными и экономическими параметрами развития регионов России. Исследования в области региональной компаративистики.
статья, добавлен 01.09.2021Алгоритм функционирования нейронных сетей, их внутренняя структура и компоненты, а также критерии оценки качества. Максимизация взаимной информации двух выходов, получающих информацию от двух смежных, не пересекающихся областей одного изображения.
курсовая работа, добавлен 09.01.2018Изучение принципа работы нейронной сети для распознавания образов на примере шумерского алфавита. Рассмотрение нейронной сети, которая должна точно распознавать идеальные векторы входа и с максимальной точностью воспроизводить зашумленные векторы.
статья, добавлен 24.02.2019Исследование и анализ результатов сравнения нейронной сети на основе формальных понятий с другими методами классификации данных. Ознакомление с методами классификации данных на реальных датасетах. Характеристика антимононотонности соответствия Галуа.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017- 88. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 Сравнительный анализ алгоритмов обучения нейро-нечеткой системы с функциями принадлежности с применением метода обратного распространения ошибки и гибридного метода. Решение задачи управления биотехнологическими процессами микробиологических производств.
статья, добавлен 26.05.2017Разработка искусственной нейронной сети, выделяющей акустический сигнал утечки из шума водопровода. Правило обучения сети, основанное на критерии минимума абсолютного значения момента четвертого порядка, упрощающее реализацию сети в реальном времени.
статья, добавлен 02.09.2013Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Исследование модели доменной нейронной сети. Анализ ее распознающих свойств, оценка помехоустойчивости, емкости памяти и скорости работы. Сравнительный анализ оптимизационных свойств предложенной модели. Критерий останова процесса случайного поиска.
автореферат, добавлен 27.09.2018Нейронные сети для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Алгоритм работы блока функции преобразования. Рекурсивные сети. Программа Акинатор. Прохождение последовательности сигналов через сеть. Основные свойства персептрона.
курсовая работа, добавлен 19.07.2012- 97. Применение нейронных сетей для построения модели прогнозирования состояния городской воздушной среды
Характеристика процессов распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Описание нейросетевых моделей прогнозирования и определение их эффективности. Пример построения структуры нейронной сети для прогнозирования распределения диоксида азота.
статья, добавлен 29.05.2017 Предложение по решению задачи индексирования больших массивов информации. Особенности применения нейронной сети для точного ранжирования документов, имеющих шанс оказаться на высоких местах в выдаче по результатам более грубой оценки их релевантности.
статья, добавлен 26.04.2017Электрокардиография – простой неинвазивный метод регистрации и исследования электрических полей, образующихся при работе сердца. Сердечнососудистые заболевания - одна из причин смертности людей. Автоэнкодеры - нейронные сети прямого распространения.
диссертация, добавлен 17.07.2020Основные понятия и определения глобальной сети. Структура территориальной компьютерной сети. Типы корпоративных сетей и недостатки телефонных сетей. Особенности магистральной территориальной сети и сети доступа. Характеристика видов интерфейсов.
курсовая работа, добавлен 28.09.2011