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
Метод 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 30.01.2016Основные положения и свойства баз данных и области их практического применения. Классификация и структура различных баз данных, характеристика различных языков запросов к ним, моделей данных, предназначенных для безопасного хранения, обработки информации.
статья, добавлен 15.01.2021Анализ структуры кадров передачи данных в беспроводной сенсорной сети. Метод многоуровневого кодирования данных беспроводной сенсорной сети на основе применения кодов в классе вычетов. Повышение пропускной способности протоколов передачи данных.
статья, добавлен 14.01.2017История создания и применения баз данных как способа упорядоченного хранения информации. Классификация баз данных, принципы сетевого доступа к необходимым файлам через сервер. Типы ключевых полей, создание информационного запроса в программе Access.
реферат, добавлен 17.03.2016- 105. Суперкомпьютеры мира
Диалектическая спираль развития технологий. Сферы применение суперкомпьютеров. Архитектура электронно-вычислительных машин. Визуализация данных, получаемых в результате выполнения расчетов. Конвейерная обработка и ее выделение этапов выполнения операций.
курсовая работа, добавлен 19.12.2015 Задача систем управления распределенными базами данных. Обеспечение средств интеграции локальных баз данных, располагающихся в узлах вычислительной сети. Возможность автономного функционирования при нарушениях связности сети. Доступ к базам данных.
отчет по практике, добавлен 05.07.2009Локальность при обработке информации, как важный принцип, по которому строятся биологические нейронные сети. Метод обучения Хэбба. Сеть с линейным поощрением. Дискретный градационный сигнал с двумя возможными значениями. Задача и алгоритмы классификации.
презентация, добавлен 16.10.2013Область применения и принципы проектирования нечетких систем управления, их внутренняя структура и компоненты. Нечеткие нейронные сети и системы управления на их основе, принцип работы и сферы применения. Адаптивные системы управления с нечеткой логикой.
контрольная работа, добавлен 10.06.2016Обзор существующих решений кластеризации лиц. Разработка прототипа мобильного приложения группирующего лица. Алгоритм кластеризации лиц. Архитектура мобильного приложения. Тестовый набор данных. Оценка результатов экспериментального запуска алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Анализ предметной области. Выбор источника и наборов открытых данных. Сравнение программных интерфейсов социальных сетей. Ограничение географической локации сообщений. Разработка формата хранения данных. Визуализация собранных данных методом теплой карты.
дипломная работа, добавлен 03.07.2017- 111. Взгляд на архитектуру и требования к нейроимитатору для решения современных индустриальных задач
Нейросетевые методы анализа и обработки данных в современной практике, основные преимущества данных сетей. Методологические вопросы нейромоделирования. Основные ритуалы нейросетевой обработки данных. Гибридное программное обеспечение, его положения.
статья, добавлен 08.02.2013 Характеристика классических методов кластеризации. Особенности самоорганизующихся карт Кохонена как одного из методов аппроксимации данных. Настройка веса на основе обучающего множества без учителя. Классический алгоритм "Победитель забирает все".
статья, добавлен 02.11.2018Проектирование 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 27.02.2019Аппаратные и программные средства. Оценка временных рядов. Алгоритм пользования приложением. Класс подключения с ELM327. Менеджер отправки данных в Google Spreadsheets. Архитектура приложения. Генерация обучающей выборки. Обработка данных об авариях.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Визуализация как средство представления данных компьютерных вычислений, ее использование в работе дизайнера. Технологии рендеринга, используемые для визуализации проектов домов, их интерьера. Обзор программ для трехмерного моделирования интерьеров.
статья, добавлен 20.02.2019Программы, обеспечивающие работу с файлами данных. Функции системы управления базами данных. Проблемы сопровождения больших систем, основанных на файлах. Сетевые базы данных. Реляционная организация данных. Использование универсальных сред разработки.
статья, добавлен 22.03.2019Метод Data Mining (извлечения знаний из баз данных). Структуризация и первичная логическая обработка данных. Анализ и прогнозирование статистической обработки данных. Проведение финансово-экономических расчетов. Решение уравнений и оптимизационных задач.
реферат, добавлен 17.10.2011Подготовка данных, входы и выходы нейросети, изменения котировок. Выбор программного обеспечения: Matlab, Statistica, BrainMaker, NeuroShell Day Trader. Подготовка данных средствами MetaTrader. Знакомство с Matlab и обучения нейросетей в пакете AnfisEdit.
реферат, добавлен 02.12.2011Внедрение информационных технологий в современной промышленности. Рассмотрение области применения и тенденций развития трехмерного моделирования. Построение рельефа местности методами компьютерной графики с использованием моделей пространственных данных.
статья, добавлен 30.10.2024Анализ особенности применения нейросетевых технологий в сфере экономики, рассматриваются основные задачи, возникающие в финансовой области, которые эффективно решаются с помощью нейросетевого подхода. Термин "нейронная сеть", его понятие и возникновение.
статья, добавлен 18.06.2020Функциональные возможности информационной системы на платформе "1С:Предприятие 8", практика ее применения на предприятиях. Анализ данных и прогнозирование. Схема взаимодействия объектов анализа данных. Перспективы применения платформы в учебном процессе.
статья, добавлен 02.02.2019Применение процедур локальной аппроксимации для решения задачи классификации траекторий на основе критериев точечного сходства. Представление рядов в виде матричных наборов данных и применение алгоритма нечетких средних для их дальнейшей кластеризации.
статья, добавлен 27.02.2019Постановка задачи разработки информационной системы. Задание на разработку базы данных "Отдел кадров" института. Разработка программного обеспечения для электронно-вычислительных машин. Экранные формы для ввода и редактирования данных в базах данных.
курсовая работа, добавлен 01.10.2017Математическое изложение алгоритмов и методов визуализации. Краткая характеристика и функциональные особенности, оценка возможностей программы для визуализации данных ViDa Expert. История разработки данной программы, сферы ее практического использования.
книга, добавлен 08.02.2013Понятие и закономерности формирования баз данных, их содержание и внутренние элементы. Сущность и значение информационного объекта. Нормализация отношений. Сведенья о моделях данных и методика их проектирования. Конструирование базы данных и ее анализ.
курсовая работа, добавлен 07.06.2012