Построение искусственной нейронной сети посредством neuralnet на языке r (на примере набора данных iris)
Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
Подобные документы
Разработка 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 11.01.2018Анализ существующих систем в области идентификации изображений, их применение. Характеристика функциональной структуры подсистемы. Анализ выбора нейронной сети, моделирование подсистемы идентификации. Разработка базы сигналов и создание нейронной сети.
курсовая работа, добавлен 02.08.2015Архитектура 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 14.12.2024Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Способность принимать решения, выявляя скрытые закономерности при обработке, учёте многочисленных данных – основное преимущество нейронных сетей в медицине. Ответ на терапию, период болезни - ключевые критерии классификации бронхиальной астмы у детей.
статья, добавлен 31.08.2020Разработка и внедрение модели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет прогнозировать платежеспособность клиентов банка. Описание реализации. Предобработка входных данных. Процедура обучения нейронной сети, тестирование.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Предложение 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 26.04.2017Анализ 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 29.03.2018Разработка 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 02.09.2013Разработан и описан алгоритм процесса конвертирования поступающих в программный комплекс исполняемых файлов в черно-белые изображения, позволяющий сформировать собственный набор данных для обучения нейронной сети на основе полученных изображений.
статья, добавлен 16.05.2022История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Современные 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 19.01.2018Публикация - один из самых популярных форматов общения в социальной сети. Особенности векторного представления слов в двумерном пространстве. Архитектура рекуррентной нейронной сети. Модерация текста - инструмент борьбы с токсичностью в Интернете.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Проблема преобразования данных без использования конкретной формулы. Нейронные сети - системы искусственного интеллекта. Способность системы самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
статья, добавлен 15.02.2019- 65. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013- 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 Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Кредитные отношения как один из наиболее важных аспектов современной экономической деятельности. Основные проблемы экономики, решаемые посредством технологий интеллектуального анализа данных. Теоретическое обоснование нейросетевого моделирования.
курсовая работа, добавлен 14.07.2016Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Исследование принципа работы с аналитической платформы Deductor для создания законченных прикладных решений. Определение входных и выходных переменных. Методы нормализации данных и обучения нейронной сети. Запуск программы и способы вывода решений.
контрольная работа, добавлен 18.10.2014Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Способы представления и редактирования полученных данных приложениями баз данных. Иерархия классов, обеспечивающих функционирование набора данных. Параметры запросов и хранимых процедур. Возможности автоматического состояния и изменения набора данных.
лекция, добавлен 14.03.2014Обзор нейросетевого метода обработки данных, который автоматизирует процесс представления знаний и способствует сокращению времени разработки. Выбор архитектуры, процесс обучения нейронной сети. Элементы теории нечетких множеств. Система нечеткого вывода.
статья, добавлен 27.04.2017Сверточная 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 30.06.2020