Технологические аспекты обучения нейросетевых машин
Задачи, которые решают нейронные сети. Кластеризация и визуализация данных. Прогнозирование временных рядов и оценивание рисков. Иллюстрации применения технологий информационного моделирования. Нейросетевые обучающиеся машины. Аппроксимация данных.
Подобные документы
План помещений одного этажа. Основные виды физических топологий сетей. Расчет исходных данных. Выбор оборудования передачи данных, серверов и клиентских машин. Выбор программного обеспечения и способа подключения к действующей сети и сети Интернет.
курсовая работа, добавлен 29.10.2014Выбор источника и наборов открытых данных. Выбор социальных сетей для извлечения данных. Разработка формата хранения данных. Реализация сервиса агрегации открытых данных и данных из социальных сетей. Визуализация собранных данных методом теплой карты.
дипломная работа, добавлен 25.06.2017Оценка механизма формирования спроса, предложения, биржевой цены на фондовом рынке. Выбор структуры модели искусственной нейронной сети прямого распространения для эффективного решения класса задач анализа, прогнозирования финансовых временных рядов.
курсовая работа, добавлен 13.03.2018Система управления базами данных как программный механизм, предназначенный для поиска, сортировки, обработки и печати информации, содержащейся в базе данных. Иерархическая, сетевая и реляционная структура базы данных. Сферы применения баз данных и СУБД.
реферат, добавлен 31.03.2019Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.
контрольная работа, добавлен 15.03.2019Анализ больших баз данных изображений с точки зрения решения задачи интеллектуального поиска. Матричные модификации известных подходов, позволяющие упростить анализ изображений за счет исключения операций векторизации-девекторизации исходных данных.
статья, добавлен 14.01.2017- 82. 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 Понятие и характеристика временных рядов. Разработка программного средства, предназначенного для автоматизации анализа выборок временных рядов. Поиск корреляций между их признаками и построение графиков проекций множества точек в признаковом пространстве.
дипломная работа, добавлен 15.12.2015Рассмотрение вопросов интеллектуального анализа данных, представленных временными рядами, на основе моделей гранулярного компьютинга, включающих матрицизацию окна временными рядами с последующим сингулярным разложением. Современное состояние исследований.
статья, добавлен 21.06.2016Описание и анализ предметной области как части реального мира, данные о которой отражаются в базе данных. Организационная структура сети автосалонов. Основные виды инфологических моделей. Основы реляционной модели данных. Алгоритм решения задачи.
курсовая работа, добавлен 10.10.2017В данной статье предлагаются подходы по реализации потенциала применения блокчейн-технологий, основанных на сети Ethereum, для задач хранения геопространственных данных применимо к области лесного хозяйства. Эффективный путь управления геоданными.
статья, добавлен 28.03.2023Особенности процесса разработки онтологии и информационного наполнения Web-порталов. Визуализация сетей соавторства на основе алгоритма кластеризации. Характеристики элементов одного сообщества. Стратегия комбинированного изображения отношений партономии.
статья, добавлен 18.01.2018Постановка задачи разработки базы данных. Разработка функциональной модели отдела информационных технологий. Моделирование потоков данных. Оценка и анализ построенной модели. Постановка задачи имитационного моделирования процессов ремонта оборудования.
курсовая работа, добавлен 29.03.2014Рассмотрение общих принципов работы пространственно-временных структур данных по индексированию движения мобильных объектов. Описание отличительных особенностей различных структур данных, их применение и рекомендации по их дальнейшему развитию.
статья, добавлен 27.05.2018- 90. Нечеткая кластеризация потоков данных с помощью ЕМ-алгоритма на основе самообучения по Т. Кохонену
Описание мягкого вероятностного нечеткого алгоритма кластеризации многомерных данных, последовательно поступающих на обработку в режиме реального времени. Использование алгоритма для решения задач Dynamic Stream Mining в условиях перекрывающихся классов.
статья, добавлен 19.06.2018 - 91. Хранилище данных
Понятие, схема, структура и технологические критерии хранилища данных. Извлечение данных: определения, назначение, методы. Проектирование баз и хранилищ данных. Основные функции группы администратора БД. Технология разработки и внедрения хранилища данных.
реферат, добавлен 29.03.2011 Классическая реализация генетического алгоритма на основе оценки временных рядов. Практическая применимость в оптимизационных и поисковых задачах. Анализ подбора оптимальных значений генома методом статистического прогнозирования временных рядов.
статья, добавлен 18.01.2018Основные функции и задачи СУБД ACCESS, порядок применения в деятельности предприятия. Характеристика главных типов данных. Процесс проектирования таблиц, ее элементы и разновидности. Концептуальная модель базы данных, применение метода "сущность-связь".
курсовая работа, добавлен 08.10.2013Формальная теория представления и обработки данных в системе управления базами данных (СУБД). Признаки, положенные в основу классификации ЛВС. Анализ особенностей и этапов построения адреса ресурса в Сети Интернет. Сущность эвристического моделирования.
контрольная работа, добавлен 06.06.2011База данных – структура, предназначенная для хранения, изменения и обработки информации больших объемов, а также это набор надписей и файлов, которые организованы специальным образом. Разработка базы данных для информационного функционирования аэропорта.
курсовая работа, добавлен 06.03.2021Рассмотрение вопросов, связанных с применением технологий визуализации данных снимков формата DICOM, построением 3D-модели исследуемого объекта, управлением и взаимодействием с этой моделью в процессе выполнения операции, созданием базы данных.
статья, добавлен 06.05.2018Обзор конечного множества структур, которые могут присутствовать в моделях данных. Допустимые типы взаимодействий структур, которые обеспечивают лучшее понимание сущности предметного поля в базе данных информационных систем. Проблемы замещения структур.
статья, добавлен 01.09.2018Программный комплекс Matlab - идеальная среда для моделирования физических явлений, инженерных и экономических систем. Нейронные сети - компьютерная архитектура, инспирированная биологическими нервными системами. Инструменты работы с базами данных.
контрольная работа, добавлен 24.02.2021Основы проектирования аналитических баз данных, определение предметной области, цели и сущности моделирования. Особенности инфологического, даталогического и физического моделирования баз данных. Использование Microsoft Access при обработке информации.
курсовая работа, добавлен 25.10.2009Метод синтеза полиномиальных нейронных сетей для решения задач прогнозирования нестационарных временных рядов. Характеристика метода с точки зрения численной реализации, усложнения архитектуры нейронной сети и пересчета настроенных синаптических весов.
автореферат, добавлен 30.01.2016