Нейронные сети. Сеть Кохонена
Нейроны слоя Кохонена и генерация сигналов. Обучение слоя Кохонена. Присвоение начальных значений и метод выпуклой комбинации. Чувство справедливости. Коррекция весов пропорционально выходу. Аккредитация и интерполяция - режимы работы сети Кохонена.
Подобные документы
Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.
реферат, добавлен 10.03.2011- 27. Нейронные сети
Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.
реферат, добавлен 29.12.2011 - 28. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 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 25.03.2013Анализ данных при помощи визуализаторов. Прогнозирование с помощью линейной регрессии. Кластеризация с помощью самоорганизующейся карты Кохонена. Описание демо-примера программы Deductor. Характеристика многомерного кросс-платформенного хранилища данных.
лабораторная работа, добавлен 20.10.2012Нейронные 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 19.07.2012Методы 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 08.02.2014Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019- 34. Методика оценки эффективности методов кластеризации при построении интеллектуального репозитария
Исследование и анализ процесса организации интеллектуального репозитария электронной документации. Ознакомление с теоретическими аспектами кластеризации на основе нейронных сетей. Рассмотрение и характеристика структуры данных кластеризации Кохонена.
статья, добавлен 18.01.2018 Вплив штучного інтелекту на суспільство, використання інтелектуальної продукції як товару. Нейронна мережа зустрічного розповсюдження Роберта Хехт-Нільсена. Застосування карти самоорганізації Кохонена і шару розпізнавання – вихідну зірку Гроссберга.
статья, добавлен 27.11.2016Рекурентні і робастні методи кластеризації даних. Сегментація часових послідовностей в межах імовірнісного, можливісного підходів. Самоорганізація на основі модифікованої мережі Кохонена з можливістю нечіткого виведення. Методи обчислювального інтелекту.
автореферат, добавлен 14.09.2014Искусственные 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- 38. Локальная сеть
Исследование основных компонентов и программного обеспечения локальной сети. Изучение структуры сети с выделенным сервером. Режимы доступа к ресурсам сети. Характеристика клиент-серверной технологии. Особенности соединения компьютеров в локальной сети.
презентация, добавлен 11.09.2014 Аналіз задач і методів ущільнення зображень. Розробка методів, програмних модулів для виконання досліджень, оптоелектронних елементів і вузлів для систем ущільнення зображень з використанням нейронних мереж типу двовимірної карти Кохонена, їх дослідження.
автореферат, добавлен 26.08.2014Использование компьютерных технологий, построенных на методологии бустинга для классификации сложноструктурируемых изображений. Классификация изображений рентгенограмм грудной клетки с пневмонией на основе кластерной структуры плоскости Кохонена.
статья, добавлен 23.10.2017- 41. 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 Классификация лесных пожаров с помощью многослойного персептрона. Кластеризация стихийного, неуправляемого распространения огня в лесу с помощью карт Кохонена. Математическая модель и программное проектирование системы оценки последствий пожара.
курсовая работа, добавлен 04.02.2014Алгоритм навчання нейронної мережі Кохонена для забезпечення надійного розпізнавання режимів експлуатації елементів головного обладнання атомної електростанції. Розробка та аналіз програмного модулю для самоадаптації діагностичної нейронної мережі.
автореферат, добавлен 11.08.2015Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Аналіз особливостей і традиційних підходів до ущільнення зображень. Розробка методу ущільнення зображень на основі векторного квантування з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена. Дослідження розробленого методу ущільнення зображень.
автореферат, добавлен 30.10.2015Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.
контрольная работа, добавлен 15.03.2019- 47. Моделі та методи розпізнавання класів багатопараметричних об’єктів на основі штучних нейронних мереж
Розробка архітектури та методик використання інтелектуальної системи розпізнавання образів на основі штучних нейронних мереж із конкуренційним навчанням. Моделі для модифікованих варіантів карт із самоорганізацією Кохонена та мереж зустрічного поширення.
автореферат, добавлен 27.07.2014 Требования, предъявляемые к локальным вычислительным сетям. Конфигурация (топология) сети. Передающая физическая среда. Скорость передачи сигналов. Метод доступа станций к среде. Архитектура (конкретный стандарт сети). Сетевая операционная система.
презентация, добавлен 30.08.2013Теоретическое обоснование моделей анализа данных "OLAP-куб" и "Линейная регрессия". Разработка структуры хранилища данных Deductor Warehouse. Описание процесса ETL. Описание сценариев проекта Deductor. Описание выходных отчетов. Создание карты Кохонена.
курсовая работа, добавлен 12.06.2016- 50. Нейронные сети
Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009