Синтез алгоритмов обучения нейронных сетей с нелинейными синаптическими входами для задач анализа и обработки информации
Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
Подобные документы
Топологическая модель быстрой нейронной сети. Применение гибридных быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов. Структурный синтез быстрых нейронных сетей. Модели и концепции эволюционной кибернетики.
статья, добавлен 29.05.2017Характеристика 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.
реферат, добавлен 12.06.2015Рассмотрение и характеристика сущности процесса реализации нейронной сети для автономной навигации мобильного робота, используя данные, собранные с ультразвуковых датчиков, которые установлены на его корпусе. Ознакомление с архитектурой нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019Алгоритмизация адаптивного искусственного интеллекта в мультиагентных играх. Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов. Исследование эффективности алгоритмов в колониях DT, ABC и в нейронной сети, обучаемой генетическим алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 01.09.2016Характеристика организации и функционирования искусственных нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Основные направления создания систем искусственного интеллекта при помощи компьютерных алгоритмов.
реферат, добавлен 13.10.2011Обобщенная структура компьютерной сети. Модель взаимодействия открытых систем. Классификация вычислительных сетей. Исследование особенностей передачи информации. Анализ принципа централизованной обработки данных. Подключение различных сетей к Internet.
курсовая работа, добавлен 01.06.2016Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021- 108. Генератор псевдослучайных последовательностей на основе модифицированной рекуррентной нейронной сети
Архитектура и функционирование модифицированной рекуррентной нейронной сети. Метод генерации псевдослучайных последовательностей. Методика обучения модифицированной рекуррентной нейронной сети на основе алгоритма обратного распространения ошибок.
статья, добавлен 19.06.2018 Создание и преимущества применения одноранговых компьютерных сетей. Особенности сети, построенной по топологии "общая шина". Подготовка коаксиального кабеля к работе и монтаж сетей на его основе. Настройка Windows XP для работы в локальной сети.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014Основная задача обучения единичной нейросети. Предобработка данных, выбор примеров в обучающую выборку. Схемы экстраполяции и оценивания предельных значений эффектов. Растущие нейронные сети, коллективы нейросетей. Сущность гибридных алгоритмов.
статья, добавлен 08.02.2013Исследование современных методов и алгоритмов автоматизации процесса строительства. Установка и настройка программного пакета для обучения модели. Разработка набора данных с изображениями для обучения при помощи дополнительных ресурсов и программ.
статья, добавлен 23.12.2024- 112. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Значение сетевых технологий обработки данных, компонентов вычислительных сетей, сетевых, аппаратных и программных обеспечений сети. Логическая архитектура сети. Распределение функций между компьютерами сети. Способы пересылки сообщений, почтовый сервер.
реферат, добавлен 06.12.2015Применение информационных технологий в бизнесе. Оценка возможностей нейронных сетей и искусственного интеллекта. Способы обработки и анализа данных больших объемов. Методы представления сведений в цифровой форме. Современная трактовка машинного обучения.
статья, добавлен 09.08.2022Форма 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 16.05.2016Предложен формальный алгоритм построения полносвязной части нейросетевого классификатора. Описаны подходы к подбору гиперпараметров. При использовании данного алгоритма удалось снизить общее количество настраиваемых параметров полносвязной нейронной сети.
статья, добавлен 02.04.2019Социальные сети как важный элемент в анализе мошенничества. Групповые показатели центральности. Сети Байеса, сети Маркова и логистическая регрессия. Сбор данных из онлайновых и оффлайновых социальных сетей. Сравнение инструментов для анализа сетей.
статья, добавлен 22.03.2019Обзор технологии Text Mining. Алгоритмы для многоклассовой классификации текстов для выделения тега. Моделирование нейронной сети с использованием среды программирования Python для анализа данных и построения предсказательных моделей и библиотек.
дипломная работа, добавлен 07.09.2018Сбор, передача, обработка и накопление информации. Реализация информационных процессов. Модели решения функциональных и вычислительных задач. Алгоритмизация и программирование. Базы данных, локальные и глобальные сети ЭВМ. Методы защиты информации.
курс лекций, добавлен 29.11.2012Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019- 122. Нейронные сети
Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
научная работа, добавлен 26.08.2010 Проектирование 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 27.02.2019- 124. Структурно-функциональная организация нейронных сетей в промышленных системах обработки информации
Нейросетевые технологии искусственного интеллекта и их применение при разработке интеллектуальных датчиков, анализаторов данных и систем обработки информации. Облегчение контроля технического состояния объектов и их параметрическая идентификация.
автореферат, добавлен 12.02.2018 Создание локальных вычислительных сетей. Технология "Ethernet". Одноранговые компьютерные сети. Особенности топологии "звезда". Категории кабелей на основе неэкранированной витой пары. Подготовка сегментов сети. Настройка Windows XP для работы в сети.
курсовая работа, добавлен 29.04.2014