Методика синтеза рекуррентных нейронных сетей для распознавания динамических образов
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.
Подобные документы
- 101. 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 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 24.03.2018Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Нейронные сети как новая перспективная вычислительная технология для финансовой области. История и типы архитектур нейронных сетей. Обучение многослойной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Способы обеспечения и ускорения сходимости.
контрольная работа, добавлен 06.12.2015Разработка 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 30.11.2009Опыт 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 15.03.2009Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях нейросетевых и нейрокомпьютерных технологий. Использование нейронных сетей при решении предоставления кредита в современном банке. Создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти.
контрольная работа, добавлен 29.11.2015- 108. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 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- 110. Распознавание лиц
Создание алгоритма и программы для распознавания лица по фотографии c использованием библиотеки OpenCV методом искусственных нейронных сетей. Алгоритм бустинга для поиска лиц. Вычисление признаков и сравнение их совокупностей между собой разными методами.
курсовая работа, добавлен 05.03.2019 - 111. Нейронные сети
Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009 Техническое задание проектирования системы распознавания образов в воинской части. Организационные, физические меры по защите информации. Система охранно-пожарной сигнализации. Выбор программно-аппаратного средства защиты от несанкционированного доступа.
курсовая работа, добавлен 07.05.2015Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019Моделирование 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 29.01.2016Рассмотрение динамических и частотных характеристик систем автоматического управления. Методика построения корневых годографов для анализа и синтеза линейных систем управления. Исследование динамических систем управления в пространстве состояний.
учебное пособие, добавлен 04.04.2014Свойства и структура нейронных сетей, их применение в сфере компьютерных технологий. Поиск путей увеличения скорости протекания процесса обучения. Анализ зависимость ошибки обучения от сложности структуры персептрона и количества нейронов в скрытом слое.
статья, добавлен 03.02.2021Исследование динамических характеристик целевых групп социальных сетей. Методы и модели анализа эволюционных характеристик социальных графов большой размерности. Синтезирование алгоритма анализа динамических характеристик целевых групп социальных сетей.
статья, добавлен 08.03.2019Определение 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.
статья, добавлен 29.05.2017Система шифрования на основе искусственных нейронных сетей типа GRNN. Нейронная сеть как подходящий выбор для функциональных форм, используемых для операций шифрования и дешифрования. Построение системы с использованием постоянно изменяющегося ключа.
статья, добавлен 30.04.2018Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.
статья, добавлен 18.01.2018Искусственный 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 09.02.2019- 122. Введение в нейросети
Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024 Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Теория распознавания образов. Цифровая обработка изображений и распознавания образов. Система визуального наблюдения. Применение алгоритма Виолы-Джонса. Методы определения и оценка оптического потока. Применение трекинга при помощи оптического потока.
курсовая работа, добавлен 11.11.2017- 125. Прогнозирование котировок финансовых инструментов с помощью нейронных сетей и машинного обучения
Анализ существующих решений в прогнозировании котировок. Программные комплексы для автоматической торговли на основе нейронных сетей. Составление плана проектирования программного комплекса. Разработка резюме проектирования остальных обработчиков.
контрольная работа, добавлен 30.08.2016