Нейронные сети - функционирование, активация, персептроны
Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
Подобные документы
Сверточная нейронная сеть как тип искусственной нейронной сети с прямой связью. Знакомство с историей и концепцией развития сверточных нейронных сетей. Характеристика результатов программного эксперимента в виде графиков и сгенерированных изображений.
статья, добавлен 30.06.2020Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Методы сбора, хранения и обработки информации. Топология физических связей и структуризация сети. Средства автоматизации и алгоритм задачи. Расчет издержек предприятия на разработку программного продукта и экономическая эффективность от его внедрения.
дипломная работа, добавлен 02.10.2015Рассматриваются 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 29.04.2018Изучение биологических аналогов изучаемых нейронных сетей. Разбор задачи воссоздания перцептрона. Принципы обучения нейронной сети. Моделирование программ, показывающих работу перцептрона. Синапс и алгоритм передачи информационного сигнала в сети.
реферат, добавлен 22.03.2019Рассмотрение и характеристика главных особенностей метода использования искусственных нейронных сетей. Ознакомление со схемой Персептрона. Исследование и анализ основных принципов распознавания образов, которые применяются в вычислительной технике.
контрольная работа, добавлен 26.05.2016Характеристика и виды компьютерных сетей. Топология сети: "звезда", "кольцо", "шина". Преимущества и недостатки каждой из них в отдельности. Понятие и принцип работы технологии "клиент-сервер". Виды компьютерной графики и типы графических редакторов.
реферат, добавлен 09.06.2015Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Описание базовых концепций протокола FR, топология сетей и сферы их применения. Основные тенденции рынка в связи с FR, оборудование и каналы для построения полнофункциональных сетей. Проблемные вопросы и особенности практики построения сетей FR в России.
реферат, добавлен 26.12.2014Изучение совокупности стандартов, топологий и протоколов вычислительной сети. Типы организации локальных сетей. Метод доступа Ethernet. Кольцевая топология через концентраторы. Протоколы обмена данными. Программные средства и операционные системы.
дипломная работа, добавлен 18.03.2012Общая 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 12.05.2017Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Концепция топологии сети в виде звезды. Периферийные устройства и активный узел обработки данных. Пропускная способность сети, вычислительная мощность узла и выполненные кабельные связи. Мощность центрального файлового сервера и кольцевая топология.
доклад, добавлен 09.10.2011Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Типы информационных систем в зависимости от способа организации обработки данных и взаимодействия пользователей. Определение достоинств и недостатков иерархических сетей. Физические топологии, используемые в локальных сетях. Топология типа "Звезда".
реферат, добавлен 09.04.2015Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Топология – это физическая конфигурация сети в совокупности с ее логическими характеристиками. Стандартный термин, который используется при описании основной компоновки сети. Маршруты передачи сигналов между узлами. Передача данных всем компьютерам.
контрольная работа, добавлен 16.12.2015Краткая история развития искусственных нейронных сетей. Анализ факторов, влияющих на формирование цены на недвижимость. Математическая модель нейрона. Сравнение многослойного персептрона и радиально-базисной сети. Архитектурная и адаптивная динамика.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Методические рекомендации по организации практической работы по реализации компьютерной модели персептрона на языке программирования Python, направленной на закрепление учебного материала по применению однослойных нейронных сетей в распознавании образов.
статья, добавлен 14.02.2022Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015- 96. Применение нейронных сетей для построения модели прогнозирования состояния городской воздушной среды
Характеристика процессов распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Описание нейросетевых моделей прогнозирования и определение их эффективности. Пример построения структуры нейронной сети для прогнозирования распределения диоксида азота.
статья, добавлен 29.05.2017 Искусственный интеллект и нейронные сети. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления. Системы адаптивного управления, использующие эталонную модель Ляпунова. Архитектура построения нейросетевых систем управления.
отчет по практике, добавлен 09.02.2019Исследование решения задачи автоматического распознавания коридоров набивных стеллажей вилочными погрузчиками с использованием нейронной сети. Описания принципа работы и структуры нейронной сети. Проверка работоспособности построенной нейронной сети.
статья, добавлен 25.02.2019Создание единого информационного пространства. Основы построения и функционирования компьютерных сетей. Структурированная кабельная система. Конфигурация рабочих станций и сервера. Базовая топология компьютерной сети. Правила применения витой пары.
курсовая работа, добавлен 26.02.2012Свойства 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 07.08.2018