Обучение искусственных нейронных сетей
Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
Подобные документы
Общее 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 26.06.2011Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Особенности 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 02.04.2019Методика прогнозирования селекционной ценности зерновых культур на стадии селекции. Алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. Прогноз селекционной ценности пищевого сырья из 210 образцов тритикале коллекции урожая, оценка его эффективности.
статья, добавлен 17.11.2018Обзор алгоритмов машинного обучения. Исследование функционалов ошибки и метрики. Использование градиентного бустинга при обучении нейронных сетей. Главный анализ линейной регрессии и регуляризаторов. Характеристика алгоритма адаптации градиента.
дипломная работа, добавлен 28.08.2020Анализ 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 07.08.2013Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.
книга, добавлен 09.09.2012Исследование принципов организации нейроподобных сетей для решения задач искусственного интеллекта. Анализ архитектуры ассоциативно-проективной нейронной сетевой системы. Характеристика процедуры выбора части нейронов для передачи на верхний уровень.
лекция, добавлен 13.09.2017Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019Характеристика 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 20.03.2009Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Разработка 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 30.04.2018Анализ 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 14.04.2022История возникновения, виды, свойства и обучение искусственных нейронных сетей. Технология самообучения и задачи, решаемые при помощи нейронной сети Кохонена. Ограничения, накладываемые на компьютерную имитационную модель, ее схемы в среде MatLab.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012- 65. Нейронные сети
Рассмотрение искусственных нейронных сетей, различий между их базовыми архитектурами. Способность к обучению как основное свойство мозга. Оценка эволюции технологий телекоммуникации. Особенности развития организаций, занимающихся внедрением сетей.
реферат, добавлен 19.12.2014 Построение и обучение нейронных сетей, которые смогут обучиться для успешного прохождения компьютерных игр. Эволюционный и генетический алгоритмы обучения нейронной сети. Сравнительный анализ самообучающихся алгоритмов на основе платформы OpenAI.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017Понятие, структура и основные компоненты нейронных сетей, применение множества простых процессоров для их построения. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Правило вычисления сигнала активности и их распространение в сети.
лекция, добавлен 28.08.2013Методики 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 06.03.2019Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Метод синтеза полиномиальных нейронных сетей для решения задач прогнозирования нестационарных временных рядов. Характеристика метода с точки зрения численной реализации, усложнения архитектуры нейронной сети и пересчета настроенных синаптических весов.
автореферат, добавлен 30.01.2016Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009Анализ градиента для некоторых случаев нейронных сетей с вейвлет-разложением целевого вектора – нового типа нейронной сети, специализированного на распознавании речи и преобразовании сигнала, позволяющего ускорить обучение по сравнению с перцептроном.
статья, добавлен 28.05.2017Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Анализ 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 27.04.2017