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
Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.
статья, добавлен 01.02.2019Разработка системы распознавания автомобилей, которая способна обнаруживать транспортные средства на фото и видеопотоке. Настройка нейронной сети и ее обучение на собранных данных. Графический интерфейс для взаимодействия пользователя с системой.
дипломная работа, добавлен 18.08.2018Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Порядок работы с документами и исследования данных. Исследование примерного набора данных и логическое проектирование модели. Построение схемы данных. Создание системы управления базами данных "учет товародвижения в организации" и интерфейса пользователя.
дипломная работа, добавлен 14.01.2012- 81. Нейронные сети
Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011 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 23.02.2015Компьютерные сети - основа информационной структуры учреждений и предприятий. Проектирование локальной сети по заданным характеристикам. Описание моделей сети, сетевые топологии, выбор среды передачи данных. Кодирование сигнала на физическом уровне.
курсовая работа, добавлен 05.12.2011- 84. Нейронные сети
Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.
реферат, добавлен 08.10.2011 Разработка структуры базы данных для автоматизации учета товаров в магазинах торговой сети. Анализ ассортимента товара, его поставок и продаж, проверка фактического наличия. Описание торговой сети, сбор данных, которые должны содержаться в базе данных.
курсовая работа, добавлен 21.09.2016Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 27.02.2019Автоматизация сбора, анализа и обработки данных в супермаркете. Разработка программы для распознавания лиц в живой очереди или изображений в реальном времени. Архитектура нейронной сети. Общий вид и назначение персептрона, оценка точности его работы.
статья, добавлен 25.02.2019Разделимость описаний объектов из разных классов - метод успешного решения задачи классификации. Применение эволюционного подхода для преобразования входного пространства признаков с целью повышения вероятности обучения искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 19.01.2018Предложен формальный алгоритм построения полносвязной части нейросетевого классификатора. Описаны подходы к подбору гиперпараметров. При использовании данного алгоритма удалось снизить общее количество настраиваемых параметров полносвязной нейронной сети.
статья, добавлен 02.04.2019Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.
статья, добавлен 19.01.2018Основные направления развития систем искусственного интеллекта. Математическая модель, программное и аппаратное воплощение искусственной нейронной сети. Выявление сложных зависимостей между входными и выходными данными и выполнение их обобщения.
статья, добавлен 25.03.2019Обзор решений в области разработки идентификационных систем. Способы хранения данных. Методы искусственного интеллекта и алгоритмы распознавания лиц. Архитектура веб-приложения. Процесс обработки фотографии. Особенности реализации программной системы.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Требования к интерфейсу Windows-приложения. Описание информационной базы. Спецификации набора данных. Проект базы данных, используемой в задаче. Разработка алгоритмов обработки данных. Краткая характеристика операционных систем. Теория баз данных.
дипломная работа, добавлен 02.10.2015Метод градиентного спуска. Решение задач оптимизации. Геометрическая интерпретация метода градиентного спуска с постоянным шагом. Критерии остановки процесса приближенного нахождения минимума. Выбор оптимального шага. Градиентный метод с дроблением шага.
реферат, добавлен 17.07.2013Характеристика проблемы загрязнения атмосферного воздуха. Анализ данных, снятых с датчика концентрации веществ в атмосферном воздухе. Разработка нейронной сети для определения степени загрязнения воздуха. Использование языка программирования Python.
статья, добавлен 19.02.2019Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Искусственная 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 14.12.2019Сравнительная характеристика нейронной и семантической сети. Особенности основных компонентов многоуровневой модели информационного обеспечения интеллектуальной системы. Влияние показателя эффективности документирования на эффективность бизнес-процесса.
статья, добавлен 06.03.2019Аналитический обзор существующих нейронных сетей: логистическая (сигмоидальная) функция, гиперболический тангенс, выпрямленная линейная функция. Анализ методов обучения: обратного распространения ошибки, упругого распространения, генетический алгоритм.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019- 100. Нейронные сети
Изучение типологии нейронных сетей. Основные отличия от машин с архитектурой фон Неймана. Оценка процессов, протекающих в мозге человека. Разработка демонстрационной версии программы Neural Network Wizard, созданной на основе нейронной сети Кохонена.
реферат, добавлен 13.04.2014