Исследование эффективности алгоритмов обучения нейронной сети
Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
Подобные документы
Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Обзор 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 27.04.2017Использование видеокамер для идентификации персонала. Структурная схема программного модуля по распознаванию лиц. Разработка биометрических приложений на основе искусственного интеллекта. Применение нейронных сетей в охранных системах и криминалистике.
статья, добавлен 11.12.2024Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Система регулирования объектов энергетики. Исследование способа обучения нейронной сети для блока автонастройки. Снижение энергоэффективности объектов и систем. Сравнение систем регулирования с ПИД-регулятором, с ПИД-регулятором и блоком автонастройки.
статья, добавлен 06.09.2021Создание шаблона, который позволит студенту приобрести необходимые знания для создания, обучения и стимуляции нейронной сети. Проектирование приложения по визуализации образов букв русского алфавита. Шаблоны букв, созданные в графическом редакторе.
статья, добавлен 19.12.2017- 107. 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 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 27.04.2017Обзор 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 28.10.2019Проблема 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 15.02.2019Задача 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 20.02.2012Изучение определений и теорем потока сети, определение сводимости некоторых задач о максимальном потоке. Описание алгоритмов локального и кратчайшего увеличения цепей сети. Метод поразрядного сокращения невязок и Динамические деревья Слейтора-Тарьяна.
реферат, добавлен 22.11.2013Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Идентификация математических моделей химико-технологических процессов. Минимизация продолжительности нахождения настроечных коэффициентов благодаря использованию нейронной сети для снижения количества этапов поисковых алгоритмов на стадиях идентификации.
статья, добавлен 31.08.2018- 115. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Проблема моделирования объектов при помощи нейронных сетей. Проверка результатов полученной модели. Обмен между точностью и релевантностью. Архитектура и правила функционирования каждого слоя сети. Матрица входных данных для обучения нейро-нечеткой сети.
статья, добавлен 27.01.2019Структура модуля "Система поддержки принятия решений по оценке соответствия аккредитационным показателям деятельности информационно-библиотечных структур вуза". Оптимизация параметров гибридной сети при мониторинге информационного библиотечного фонда.
научная работа, добавлен 11.01.2020Особенности использования нейросетевых технологий для подавления шума в информационных сигналах. Настройка структуры нейронной сети. Оптимизация весовых коэффициентов, пороговых значений функции активации. Эффективность автоматически сгенерированной сети.
статья, добавлен 19.01.2018Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019Изучение современных алгоритмов обнаружения и распознавания лиц на изображении для разработки приложения микро-сервиса для распознавания личности на основе фотографии лица с использованием алгоритмов машинного обучения. Описание процесса разработки.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Алгоритм 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 09.01.2018Искусственная 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 14.12.2019Варианты комплектующего оборудования для компьютеров. Необходимый перечень программного обеспечения для обучения. Настройка локальной политики безопасности на рабочих местах. Анализ выбора топологии сети, расчет длины и сечения провода для соединений.
курсовая работа, добавлен 17.05.2016Решение прямой и обратной задач с помощью многослойной нейронной сети прямой передачи сигнала. Операторы отбора особей в новую популяцию. Нахождение глобального минимума функции одной переменной и двух аргументов с помощью генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 21.02.2019Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023