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
Анализ временных рядов как основной шаг в построении модели прогнозирования. Выявление различных признаков и параметров рассматриваемого временного ряда. Визуализация данных как самый сильный инструмент на этапе формирования модели прогнозирования.
статья, добавлен 19.12.2017Нейронные сети с преднастройкой функциональных преобразований. Принципы нейросетевых методов обработки хаотических процессов. Адаптивные нейросетевые методы в многошаговых играх с неполной информацией. Нечеткие нейронные сети в когнитивном моделировании.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Методика статистического моделирования данных для обучения нейронных сетей с целью прогнозирования прочностных свойств волокнисто-пористых биокомпозитов. Количество данных, необходимое для обучения и тестирования сети. Эмпирическая линейная регрессия.
статья, добавлен 27.04.2017Методы применения инновационных интеллектуальных технологий в маркетинге на основе моделирования нейронных сетей с использованием самоорганизующихся карт Кохонена. Понятие нейросетевых технологий. Группировка информации. Визуализация многомерных данных.
статья, добавлен 08.02.2014Анализ данных временных рядов - метод выяснения закономерности в данных, для предсказания будущих значений, которые помогут более эффективно оптимизировать бизнес-решения. ARIMA - популярный статистический метод для прогнозирования временных рядов.
статья, добавлен 17.12.2020Основные методы анализа и прогнозирования временных рядов, а также проблемы и недостатки этих методов, которые возникают при их применении к нестационарным временным рядам (ВР). Параметрическое оценивание как метод моделирования нестационарных ВР.
статья, добавлен 27.01.2019Байесова регуляризация обучения и интерполяция функций без кросс-валидации. Оптимизация кластерной модели. Нейросетевые аппроксимации плотности распределения вероятности в задачах информационного моделирования. Фракталы, аттракторы, нейронные сети.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Изучение и характеристика основных методов и алгоритмов прогнозирования временных рядов на примере решения конкретной задачи интеллектуального анализа данных. Ознакомление с навыками работы с модулями интегрированной статистической системы Statistica.
лабораторная работа, добавлен 29.03.2022Рассмотрение машинного обучения как одного из приоритетных направлений на сегодняшний день. Особенности автоматизации процесса построения модели обработки данных для коммерческого использования. Характеристика методов декомпозиции временных рядов.
статья, добавлен 19.12.2017Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. Проблема "сознание и мозг" и искусственный интеллект. Происхождение интеллекта и модели адаптивного поведения. Модель внимания и памяти, основанная на принципе доминанты. Параметрические нейронные сети.
книга, добавлен 08.02.2013Использование нейронные сети для прогнозирования концентрации отдельных веществ и для установления экологической обстановки региона как по отдельным выбросам, так и по их совокупности. Современные методы обработки разнотипных экспериментальных данных.
статья, добавлен 25.08.2020Проведение исследования ритейла и задачи прогнозирования. Теоретические основы временных рядов и прогностических моделей. Основы баз данных и хранилищ. Практическая реализация проектирования продаж торговой сети. Сущность и свойства моделирующего узла.
дипломная работа, добавлен 15.09.2018- 13. 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 Определение нейронных сетей методом Давидона-Флетчера-Пауэлла. Расчет с индивидуальными данными начальной точки для негладких функций. Кластеризация данных на основе графовых моделей и статистических методов с индивидуальным заданием точек наблюдения.
контрольная работа, добавлен 26.02.2015Перспективы развития аналитических и прогностических свойств ГИС. Интеграция нейросетевых и геоинформационных технологий, их программное обеспечение. Использование нейронных сетей в технике и биологии. Математические модели нейросетевых алгоритмов.
книга, добавлен 08.02.2013- 16. Анализ данных для моделирования временных рядов с использованием надстройки Excel "Пакет анализа"
Сведения о табличном процессоре Excel XP. Особенности работы с формулами и функциями, система адресации. Элементы интерфейса и направления применения надстройки "Пакет анализа". Статистический анализ временных рядов и использование "Мастера диаграмм".
методичка, добавлен 10.05.2011 Важность применения моделей, основанных на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг. Потенциальные области применения искусственных нейронных сетей. Некоторые типовые задачи, решаемые с их помощью.
статья, добавлен 01.09.2018Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017- 19. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.
учебное пособие, добавлен 15.01.2018- 21. Технология визуализации данных как инструмент совершенствования процесса поддержки принятия решений
В статье рассмотрены технологические и психологические аспекты применения визуализации данных и особенности восприятия ЛПР информации в графической форме. Выявлены основные преимущества и недостатки представления информации в визуализированном виде.
статья, добавлен 29.06.2017 Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021Нейросетевые компьютерные экспертные системы в медицине. Программный инструментарий для создания нейросетевых экспертных систем. Прогнозирование осложнений инфаркта миокарда. Ранняя диагностика злокачественных опухолей сосудистой оболочки глаза.
краткое изложение, добавлен 09.07.2011Нейронные сети для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Алгоритм работы блока функции преобразования. Рекурсивные сети. Программа Акинатор. Прохождение последовательности сигналов через сеть. Основные свойства персептрона.
курсовая работа, добавлен 19.07.2012Анализ программ для статистической обработки табличных данных. Рассмотрение программных продуктов с точки зрения их эффективного использования в части анализа динамических рядов. Специализированное программное обеспечение для анализа временных рядов.
статья, добавлен 20.05.2016