Глубокое обучение и его применение сегодня

Сущность глубокого обучения, его применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка, распознавании речи, автономных транспортных средствах. Архитектура ГО: гибкие, сверточные и рекуррентные нейронные сети, стохастический градиентный спуск.

Подобные документы

  • Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.

    статья, добавлен 19.02.2019

  • Рассмотрение нейрокомпьютера как вычислительной системы с архитектурой MSIMD. Базовые архитектуры нейронных сетей. Правило коррекции по ошибке, обучение Больцмана и правило Хебба. Особенности программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.

    реферат, добавлен 02.03.2012

  • Анализ технологий высокоскоростного цифрового доступа. Применение в локальной сети единых протоколов для всех пользователей. Основы функционирования глобальной сети Интернет, её топология. Доменная система имен. Оборудование для маршрутизации пакетов.

    лекция, добавлен 07.05.2014

  • Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.

    статья, добавлен 19.01.2018

  • Методы обработки данных и построения архитектур нейронных сетей для выполнения поведенческого анализа вредоносного программного обеспечения. Сделаны выводы требованиях к данным в рамках рассматриваемой задачи и об эффективности предложенной методики.

    статья, добавлен 05.09.2021

  • Создание модели автоматизированного биржевого агента, способной зарабатывать на совершении сделок по покупке и продаже финансовых инструментов на бирже. Генетические алгоритмы обучения для построения простых деревьев решений и объединения их в ансамбли.

    дипломная работа, добавлен 26.08.2016

  • Локальные вычислительные сети, их основные типы: с выделенным сервером и одноранговые. Архитектура локальной вычислительной сети, ее компоненты. Отличие концентратора от коммутатора. Сетевые карты, решение проблем, связанных с сетевым оборудованием.

    реферат, добавлен 16.05.2014

  • Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.

    статья, добавлен 13.03.2019

  • Особенности программного обеспечения "Vocaloid" компании Yamaha, имитирующего поющий голос человека на основе заданной мелодии и текста. Использование программой компьютерной технологии полного синтеза речи с использованием отрезков естественного языка.

    статья, добавлен 15.03.2019

  • Интернет как виртуальное информационное пространство, уникальное и универсальное по своим свойствам и функциям. Знакомство с основными особенностями применения возможностей сети Интернет в юридической деятельности. Анализ новых форм общения и обучения.

    курсовая работа, добавлен 01.02.2022

  • Построение и исследование биологически инспирированной компьютерной модели автономных агентов с потребностями питания, размножения, безопасности. Модель эволюции популяции самообучающихся агентов. Возможность формирования естественного поведения агентов.

    статья, добавлен 18.01.2018

  • История создания, распространения и развития Интернета. Характеристика и отличительные черты глобальных информационных сетей. Сущность, предназначение и применение поисковых ресурсов. Доступ в Интернет, описание работы администраторов каталога в сети.

    контрольная работа, добавлен 17.01.2017

  • Понятие, 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 28.08.2013

  • Уровни иерархии адресной структуре протокола IP. Структурированные сети с использованием масок постоянной длины. Расчет количества резервных подсетей и узлов. Применение масок постоянной длины для структуризации сетей. Сети с IP-адресом разных классов.

    отчет по практике, добавлен 27.11.2021

  • Понятие, состав, типы, классификация и цели создания локальных вычислительных сетей. Применение многоуровневой архитектуры (базирующейся на принципах иерархичности и модульности) для построения надежных и высокопроизводительных компьютерных сетей.

    реферат, добавлен 20.11.2016

  • Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.

    статья, добавлен 29.05.2017

  • Использование в процессе обучения пакетов прикладных программ, языков программирования, системы управления базами данных. Применение теории информационного обмена в педагогическом процессе. Автоматизированные системы научных исследований обучения в вузах.

    статья, добавлен 13.04.2018

  • Технологии и языки, применяемые при создании и поддержке web-приложений. Способы поддержки различных типов клиентов. Хронология развития веб-технологий. Преимущества использования клиентского языка. Применение Интернета в качестве операционной системы.

    курсовая работа, добавлен 03.10.2017

  • Процесс создания банков кадастровой информации, их использование. Характеристика основных требований к ГИС и ЗИС при обработке кадастровой информации. Рассмотрение используемых пакетов прикладных программ. Главные типы данных, используемых в ГИС и ЗИС.

    реферат, добавлен 24.12.2013

  • Архитектура 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 23.02.2015

  • Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.

    отчет по практике, добавлен 09.02.2019

  • Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.

    статья, добавлен 08.03.2019

  • Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.

    контрольная работа, добавлен 20.12.2012

  • Искусственные нейронные сети как устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Обучение искусственного интеллекта, основанного на НС.

    лекция, добавлен 09.10.2013

  • Исследования поведения учителей и учащихся при работе с применение информационных технологий и методов машинного обучения. Предсказание итогового результата. Структура "умной" образовательной системы, построенной на применении информационных технологий.

    дипломная работа, добавлен 23.09.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.