Модель стохастичної гри нейроагентів
Визначення стохастичної гри та адаптивних методів навчання штучних нейронних мереж без учителя. Розробка ігрового алгоритму та програмної моделі нейроагентного прийняття рішень. Аналіз впливу параметрів ігрової моделі на швидкість навчання нейроагентів.
Подобные документы
- 1. 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 У роботі здійснено аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. Сфери застосування нейронних мереж.
статья, добавлен 26.04.2023Розробка програмних систем адаптивного навчання, які використовують методи штучного інтелекту. Дослідження методів і засобів, які застосовуються в інтелектуальних системах обробки інформації і управління. Розроблення моделі процесу прийняття рішень.
автореферат, добавлен 29.09.2014Особливості створення моделі апаратного алгоритму та моделі апаратно-програмного універсального обчислювача на основі апаратно-програмної моделі (SH-моделі). Розробка способів оптимізації характеристик складності операційних пристроїв та процесорів.
автореферат, добавлен 29.01.2016Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.
автореферат, добавлен 19.06.2018Дослідження та аналіз методів розпізнавання символів за допомогою нейронних мереж. Розробка інтелектуального модулю штучних нейронних мереж, що функціонує за принципом перцептрона, та має можливість розпізнавати рукописні символи із зашумленістю до 40%.
статья, добавлен 29.01.2019Розробка й аналіз нових методів побудови архітектури і навчання моделі неповнозв'язної нейронної асоціативної пам'яті, які забезпечують більшу ємність пам'яті даної моделі. Розробка програмних засобів для моделювання мереж і алгоритмів навчання.
автореферат, добавлен 25.08.2014Аналіз нових методів побудови архітектури і моделі неповнозв’язної нейронної асоціативної пам’яті, які забезпечують більшу її ємність за умови одного з архітектурних обмежень. Розробка програмних засобів для моделювання ННАП і алгоритмів навчання.
автореферат, добавлен 29.10.2015Аналіз існуючих методів і алгоритмів, спрямованих на прискорення і підвищення якості структурного та параметричного синтезу прогнозуючих штучних нейронних мереж зі зворотним поширенням помилки. Розробка механізмів, що дозволяють істотно прискорити процес.
автореферат, добавлен 05.08.2014Дослідження характеристики штучних нейронних мереж на прикладі задачі розпізнавання і класифікації. Характеристика особливостей функціонування різних архітектур в межах методу зворотного поширення похибки. Метод організації штучних нейронних мереж.
статья, добавлен 14.09.2016Методика аналізу адекватності відображення динамічних нечітких процесів, оптимізації ресурсів штучних нейронних мереж та вибору альтернатив взаємодії систем обчислювального інтелекту. Закони та механізми машинного навчання радіально–базисних структур.
автореферат, добавлен 12.07.2014Дослідження побудови, налаштування, розрахунок параметрів та застосування штучних нейронних мереж прямого поширення з неітераційним навчанням. Розробка інформаційних нейромережевих технологій підвищеної точності функціонування та швидкодії навчання.
автореферат, добавлен 25.02.2014Розробка та програмна реалізація базового алгоритму навчання системи прийняття рішень для розпізнавання двох класів (М=2) і алгоритм екзамену для функціонування навчання за методом функціонально-статистичних випробувань. Критерії оптимізації програми.
контрольная работа, добавлен 12.06.2014Дослідження можливості використання моделі нейронних мереж штучного інтелекту при підготовці авіаційних спеціалістів. Характеристика етапів синтезу нейромережевої моделі залежності залишкових знань суб’єктів навчання від їх індивідуальних здібностей.
статья, добавлен 16.11.2017Короткий аналіз методів машинного навчання та нейромережевих технологій, які використовуються для виявлення аномалій. Опис алгоритму та фрагментів програмної реалізації. Дослідження критичних систем інформаційної інфраструктури в умовах кібервійни.
статья, добавлен 29.09.2023Аналіз засобів розробки для реалізації програмного комплексу для автоматизації діяльності. Методи, моделі та інформаційні технології з використання нейронних мереж при реалізації машинного навчання автоматичних систем управління листоправильних машин.
статья, добавлен 21.03.2024Розробка моделі семантичного анотування текстових документів з урахуванням бінарних виходів штучної нейронної мережі та ймовірнісної моделі семантичного анотування для формування RDF-описів. Функції інструментальних засобів вирішення прикладних задач.
автореферат, добавлен 19.06.2018Аналіз компонентів оцінювання складових економічної безпеки, вибір для їх реалізації штучних нейронних мереж на основі парадигми моделі геометричних перетворень. Розробка на основі моделі програмних засобів оцінювання ризиків при роботі з клієнтами.
статья, добавлен 14.09.2016- 19. Аналіз використання технології штучних нейронних мереж в якості нового підходу до обробки сигналів
Застосування штучних нейронних мереж для аналізу й обробки даних, отриманих в ході дослідження, калібрування і подальшого процесу обробки відомостей біосенсорів, схильних до зміни з часом. Особливість визначення процесу зберігання інформації як образів.
статья, добавлен 27.07.2016 Визначення основних особливостей та вимог щодо побудови нейронних мереж. Розгляд підходів до їх використання в процесі страхового андеррайтингу як повноцінної заміни андеррайтера та у перехідний період. Опис основних моделей навчання нейронних мереж.
статья, добавлен 28.12.2017Розробка та дослідження варіанту автоматизованої класифікації пристроїв орієнтування як складових СООВ з використанням штучних нейронних мереж, що в подальшому забезпечить їх автоматизований вибір за попередньо розробленою відповідною методикою.
статья, добавлен 22.03.2013Розгляд задач стохастичної оптимізації та ідентифікації, в яких присутні залежні та незалежні випадкові величини. Дослідження задач ідентифікації параметрів випадкових величин експоненціального типу та асимптотичної поведінки оцінок цих параметрів.
автореферат, добавлен 25.06.2014- 23. Система м’яких обчислень на базі нейронних мереж адаптивного резонансу для розв’язання задач САПР
Виявлення переваг, недоліків архітектури і обчислювально-ефективних шляхів реалізації мереж. Дослідження методів побудови гібридних систем обробки інформації. Розробка й навчання нейронних мереж адаптивного резонансу. Використання систем м’яких обчислень.
автореферат, добавлен 25.07.2015 Представлення трансдисциплінарної та контекстно-орієнтованої моделі підтримки прийняття рішень. В роботі показано, що трансдисциплінарність дозволяє розглядати прийняття рішень з врахуванням міждисциплінарних відносин всередині системи прийняття рішень.
статья, добавлен 12.07.2022Розробка моделі машинного навчання на базі набору даних змагань "M5 Accuracy", метою якого є точний прогноз продаж товарних одиниць для компанії роздрібної торгівлі у світі - Walmart. Побудова її високорівневої інтерпретації з використанням підходу SHAP.
статья, добавлен 14.05.2024