Архитектура нейронных сетей

Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.

Подобные документы

  • 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

  • Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.

    реферат, добавлен 17.05.2013

  • 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

  • Особенности применения искусственных нейронных сетей для решения задачи классификации уровня формирования. Анализ решения задачи автоматической классификации уровня формирования по данным об идентифицированных объектах на электронной карте местности.

    статья, добавлен 02.04.2019

  • Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.

    дипломная работа, добавлен 14.12.2019

  • Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.

    статья, добавлен 15.01.2019

  • Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.

    курс лекций, добавлен 08.02.2013

  • Разработка модели обнаружения злоумышленника в информационной системе. Анализ результатов обучения и реализации нейронных сетей на основе персептрона и линейных нейронных сетей в пакете Matlab. Выявление аномального поведения пользователя в системе.

    статья, добавлен 30.04.2018

  • Методики компонентного проектирования нейронных сетей для обработки баз знаний, представленных семантическими сетями. Использование унифицированной модели нейронной сети и компонентном подходе к работе с нейронными сетями; библиотека НС-компонент.

    статья, добавлен 06.03.2019

  • Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.

    курсовая работа, добавлен 30.11.2009

  • Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.

    статья, добавлен 21.05.2021

  • История искусственных нейронных сетей. Модель формального нейрона Питтса и персептрон Розенблатта. Синапс как элементарная структура и функциональный узел между двумя нейронами. Примеры наиболее часто используемых преобразовательных функций Хопфилда.

    презентация, добавлен 25.06.2013

  • Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.

    статья, добавлен 16.05.2022

  • Опыт 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 15.03.2009

  • Нейронная сеть – система связанных и взаимодействующих друг с другом искусственных нейронов. В статье проведен анализ алгоритмов обучения нейронных сетей. Приведены последовательность действий при обучении этими алгоритмами, их достоинства и недостатки.

    статья, добавлен 23.01.2021

  • Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.

    презентация, добавлен 03.12.2013

  • Применение механизмов внимания к задаче обнаружения текста с использованием нейронных сетей, их влияние на результат работы сети. Механизм внимания, позволяющий сканировать значения признаков, фокусируя модель на действительно важных свойствах объекта.

    дипломная работа, добавлен 01.12.2019

  • Рассмотрение 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 24.03.2018

  • Анализ основных способов представления информации в нейронных сетях. Общая характеристика теории адаптивного резонанса. Знакомство с современными нейросетевыми архитектурами. Рассмотрение особенностей моделей Липпмана-Хемминга, Хехт-Нильсена и Коско.

    лекция, добавлен 07.08.2013

  • Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.

    статья, добавлен 17.01.2018

  • Свойства 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

  • Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.

    реферат, добавлен 20.03.2009

  • Разработка методики для автоматической сегментации спутниковых снимков по нескольким классам (здания, реки, дороги) на базе сверточных нейронных сетей. Особенности подготовки изображения для тренировки нейронной сети. Оценка эффективности нейронных сетей.

    статья, добавлен 11.01.2018

  • Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.

    учебное пособие, добавлен 18.01.2014

  • Задачи, решаемые с помощью экспертных систем и нейронных сетей. Архитектура сетей, распределенная обработка данных. Гипертекстовая и мультимедиа технологии. Возможности информационных хранилищ, геоинформационных систем и электронного документооборота.

    реферат, добавлен 10.01.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.