Системы распознавания образов (идентификации)
Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
Подобные документы
Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Актуальные проблемы выделения изображений движущихся объектов на зашумленном фоне, фильтрации помех, оценки скорости объекта, его идентификации и сопровождения. Особенности систем обработки видеоизображений, построенные с применением нейросетевых методов.
статья, добавлен 02.02.2019Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей. Возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 28.03.2022Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей; возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 10.04.2023Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
статья, добавлен 24.03.2018Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024Нейронные 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 06.12.2015Применение искусственного интеллекта в деятельности человека. Разработка алгоритма защиты систем компьютерного зрения. Виды вредоносных атак. Использование гауссовского зашумления в нейронных сетях для обеспечения безопасности распознавания образов.
статья, добавлен 09.05.2022Проблема создания искусственного интеллекта. Имитационные теории моделирования. Развитие нейронных сетей. Разработка семантических алгоритмов. Технологии самообучающихся нейронных сетей. Социально-этические аспекты создания искусственного интеллекта.
реферат, добавлен 28.06.2011Исследование особенностей применения эволюционных алгоритмов для настройки структуры и поиска весов связей искусственных нейронных сетей. Анализ вопросов эволюционного поиска топологии искусственной нейронной сети. Кодирование информации о весах связей.
статья, добавлен 08.02.2013Разработка облика системы технического зрения для мобильных систем и программного обеспечения системы технического зрения. Исследование применения алгоритмов на основе глубоких нейронных сетей в задаче детектирования объектов дорожного движения.
дипломная работа, добавлен 08.06.2018Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
статья, добавлен 12.05.2017- 90. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013 Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Определение общего количества собственных векторов, используемых при распознавании образов. Необходимость обучения системы сформировать порог идентификации. Возможности по настройке системы для обеспечения необходимого качества распознавания образов.
статья, добавлен 19.06.2018Опыт применения нейронных сетей в экономических задачах. Моделирование эмпирических закономерностей по ограниченному числу экспериментальных и наблюдаемых данных. Табличный метод - основа искусственного интеллекта. Мониторинг банковской системы.
реферат, добавлен 15.03.2009Понятие машинного зрения и распознавания образов, существующие разработки в области распознавания жестов глухонемых, основные требования и ограничения. Методы и этапы распознавания образов применительно к задаче распознавания языка жестов.
дипломная работа, добавлен 21.09.2018Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Определение понятия и характеристика архитектуры нейросети. Теория искусственного интеллекта Мак-Каллока и Питса. Изучение основ нейроматематики. Перцептрон и сеть Хопфилда. Самоорганизующаяся карта Коохонена. Пример кластеризации в выходном слое.
презентация, добавлен 14.12.2017- 98. 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 Система шифрования на основе искусственных нейронных сетей типа GRNN. Нейронная сеть как подходящий выбор для функциональных форм, используемых для операций шифрования и дешифрования. Построение системы с использованием постоянно изменяющегося ключа.
статья, добавлен 30.04.2018Характеристика мультиагентных систем на примере конкретной робототехнической системы. Анализ основных логических вычислений рассмотренной мультиагентной системы, которые выполняются при помощи нейронных сетей. Изучение задачи исследования местности.
статья, добавлен 29.07.2018