Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы
Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.
Подобные документы
Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Сопоставление и сравнение понятий "информация", "данные", "знание". Методики и задачи, решаемые data mining, его бизнес-приложения. Нейронные сети, деревья решений, эволюционное программирование, генетические алгоритмы и системы для визуализации данных.
реферат, добавлен 15.05.2014Пример работы алгоритма обратного распространения ошибки. Функция активации сигмоидного типа. Геометрическая интерпретация алгоритма обратного распространения. Анализ условий и предпосылок для успешного обобщения. Механизм контрольной кросс-проверки.
презентация, добавлен 16.10.2013Нейронные 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 08.02.2013История эволюционных вычислений. Генетические алгоритмы и классификационные системы. Способы реализации идеи биологической эволюции в рамках генетического алгоритма. Селекция хромосом методом рулетки. Розыгрыш с помощью колеса рулетки из интервала.
лекция, добавлен 28.08.2013Локальность 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 16.10.2013Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей. Многослойный персептрон с временными задержками и связанные с ним нейросетевые архитектуры. Динамическая кластеризация и сети Кохонена. Обзор итерационных методов обучения сетей.
книга, добавлен 07.03.2014Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Проблема 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 15.02.2019Логика высказываний, имеющая дело с истинностью и ложностью простых утверждений. Множества и операции над ними. Нечеткие множества и лингвистические переменные. Нечеткий логический вывод. Общие свойства графов. Стратегии поиска в пространстве состояний.
курс лекций, добавлен 20.05.2012Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.
реферат, добавлен 20.03.2009- 13. Нейронные сети
Фрагмент нейросети (входной и выходной слои). Простейшая линейная функция от двух входов. Трактовка работы сети для имитации прохождения по ней возбуждения, управления. Теорема о сходимости перцептрона. Метод обратного программного распространения ошибки.
презентация, добавлен 16.11.2014 Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Рассматриваются 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.
статья, добавлен 29.04.2018Адаптивные цифровые алгоритмы. Многомерные цифровые алгоритмы и системы управления с управляющими компьютерами. Достоинства и недостатки модальных алгоритмов цифрового управления. Программная реализация алгоритмов управления и переменного запаздывания.
лекция, добавлен 22.07.2015Естественный отбор в природе. Представление объектов. Кодирование их признаков. Генетические операторы. Схема функционирования алгоритма. Задачи, решаемые с его помощью. Математическая постановка задачи оптимизации, основанной на природных механизмах.
курсовая работа, добавлен 28.05.2015Управление процессами как часть операционной системы. Средства синхронизации и взаимодействия процессов. Вытесняющие и невытесняющие алгоритмы планирования. Контекст и дескриптор процесса. Алгоритмы планирования процессов. Особенности управления памятью.
контрольная работа, добавлен 10.01.2014Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Определение графа как конечного множества вершин и набора неупорядоченных и упорядоченных пар вершин. Выбор соответствующей структуры данных для представления графа при разработке алгоритмов. Метод локальной оптимизации, алгоритмы Эйлера и Кристофидеса.
курсовая работа, добавлен 11.03.2010- 21. Нейронные сети
Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.
реферат, добавлен 20.02.2009 Действующие алгоритмы решения задач поиска оптимального маршрута в компьютерной сети. Алгоритмы Флойда, Дейкстры и алгоритм поиска оптимального маршрута путем возведения матрицы маршрутов в степень максимального ранга, их преимущества и недостатки.
статья, добавлен 22.03.2016Характеристика подходов к кодированию решений и алгоритмы выполнения основных генетических операторов поиска на графах, учитывающих непостоянство структур хромосом при переходе от одного варианта решения к другому. Поиск оптимальной альтернативы.
доклад, добавлен 18.01.2018Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Построение распределенной автоматической системы управления. Оптимальная топология вычислительной сети, аппаратура для обработки данных. Методы оптимального проектирования (алгоритмы синтеза) вычислительной сети. Проектирование топологии сетей ЭВМ.
лекция, добавлен 18.03.2018