Обучение модульной нейронной сети для многозадачного искусственного интеллекта
Погружение структурной модели в пространство рецепторных и аксоновых полей - процесс, порождающий топологическую модель нейронной сети, по которой можно реализовать адаптивный алгоритм обработки данных. Сущность регуляризации параметров алгоритма.
Подобные документы
Понятие искусственного интеллекта, который можно определить как научную дисциплину, которая занимается моделированием разумного поведения. Применение искусственного интеллекта в науке, быту и развлекательной сфере. Экспертные системы. Нейронные сети.
реферат, добавлен 04.02.2015Разработка чат-бота для поиска текстов судебных решений. Рассмотрение механизма предварительной обработки текста запроса. Классификация запросов на естественном языке, перевод текста в векторное представление. Проектирование и тестирование нейронной сети.
статья, добавлен 24.02.2019MATLAB как пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Создание нейронной сети в графическом интерфейсе. Экспортирование созданной нейронной сети в рабочую область.
контрольная работа, добавлен 30.05.2016Исследование целевой функции в задачах обучения искусственных нейронных сетей. Сущность итерационного процесса корректировки весовых коэффициентов. Особенность зависимости ошибки учебы от количества эпох для гибридного метода и адаптивного алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2017Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Рассмотрение принципов работы нейронной сети. Разработка алгоритма машинного обучения. История возникновения нейронных сетей. Последовательность интеллектуальной обработки информации в интернете. Примеры применения нейросетей в различных сферах.
статья, добавлен 01.03.2019- 57. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Применение искусственного интеллекта в деятельности человека. Разработка алгоритма защиты систем компьютерного зрения. Виды вредоносных атак. Использование гауссовского зашумления в нейронных сетях для обеспечения безопасности распознавания образов.
статья, добавлен 09.05.2022Анализ процесса выбора оптимальной архитектуры нейронной сети, которая способна наиболее эффективно определять тональность сообщений на интернет-форумах. Рассмотрение применения искусственных нейронных сетей для решения социально значимых проблем.
статья, добавлен 14.04.2022Рассмотрение 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 19.02.2019Моделирование задачи многомерной аппроксимации значений критериев и обратной задачи определения входных параметров по заданным значениям критериев с помощью нейронной сети. Алгоритм реализации задачи аппроксимации. Нахождения разложения для критериев.
реферат, добавлен 03.07.2017Обзор нейросетевого метода обработки данных, который автоматизирует процесс представления знаний и способствует сокращению времени разработки. Выбор архитектуры, процесс обучения нейронной сети. Элементы теории нечетких множеств. Система нечеткого вывода.
статья, добавлен 27.04.2017Искусственная нейронная сеть, обеспечивающая последовательное выделение окрашенных гауссовых сигналов из смеси. Правило обучения каскадной нейронной сети, основанное на критерии минимума среднего квадрата ошибки предсказания, упрощающее реализацию сети.
статья, добавлен 22.07.2013Алгоритмизация 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 01.09.2016Изучение 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 22.03.2019Анализ существующих систем в области идентификации изображений, их применение. Характеристика функциональной структуры подсистемы. Анализ выбора нейронной сети, моделирование подсистемы идентификации. Разработка базы сигналов и создание нейронной сети.
курсовая работа, добавлен 02.08.2015Задача 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 20.02.2012- 68. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Расчет положения препятствий относительно транспортного средства и желаемой реакции искусственного интеллекта. Аппроксимация функций с областями значений, которые могут иметь несколько измерений - особенность нейронной сети обратного распространения.
статья, добавлен 02.06.2021Использование искусственных нейронных сетей для решения большого класса задач обработки информации. Процесс функционирования гибридной радиально-базисной нейронной сети. Обеспечение качества обработки информации в последовательном on-line режиме.
статья, добавлен 19.06.2018Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Подходы к представлению знаний в интеллектуальных системах: продукционная модель, логическая модель, семантические сети, фреймы.
статья, добавлен 13.03.2019Архитектура 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 23.02.2015Описание особенностей использования и преимуществ генетического алгоритма для обучения нейро-нечеткой сети. Исследование скорректированных функций принадлежности для трех нечётких множеств. Настройка параметров функций принадлежности нечеткой модели.
статья, добавлен 07.03.2019Анализ подходов адаптивного управления для задач управления объектами с переменной структурой. Описание структуры нейронной сети регулятора. Решение задачи управления и стабилизации вертикальной координаты электромеханической летающей модели вертолета.
статья, добавлен 28.05.2017Проблемы и возможности прогноза курса валют. Анализ финансовых временных рядов. Разработка искусственного интеллекта в виде нейронной сети для предсказания курса валют с гибкой настройкой. Архитектура, структура и компоненты программного приложения.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018