Перспективы распараллеливания программ нейросетевого анализа и обработки данных
Основная задача обучения единичной нейросети. Предобработка данных, выбор примеров в обучающую выборку. Схемы экстраполяции и оценивания предельных значений эффектов. Растущие нейронные сети, коллективы нейросетей. Сущность гибридных алгоритмов.
Подобные документы
Обзор 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 27.04.2017Подготовка данных, входы и выходы нейросети, изменения котировок. Выбор программного обеспечения: Matlab, Statistica, BrainMaker, NeuroShell Day Trader. Подготовка данных средствами MetaTrader. Знакомство с Matlab и обучения нейросетей в пакете AnfisEdit.
реферат, добавлен 02.12.2011Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Изучение особенностей и принципов создания нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах. Описание технологии нейросетевого производства явных знаний из данных. Проблема "бесструктурного параллелизма".
материалы конференции, добавлен 08.02.2013Рассмотрение 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 30.08.2016Анализ структур данных и алгоритмов ее обработки. Разработка алгоритмов программного средства. Выбор языка программирования. Программная реализация структур данных и алгоритма обработки. Оценка сложности алгоритма. Тестирование программного средства.
курсовая работа, добавлен 11.02.2021Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.
учебное пособие, добавлен 15.01.2018Способы предобработки количественных признаков обучающей выборки, индивидуальные для признака и интегральные для выборки критерии оптимальности предобработки. Подтверждение ускорения обучения backprop-нейросети при смене заданного способа предобработки.
статья, добавлен 08.02.2013Описание разработанных функций конструкторов и деструкторов, вывода данных на экран, добавления и удаления записей, сортировки, сохранения данных в файл. Блок-схемы алгоритмов обработки файловых данных. Листинг программы "Оружейный магазин" на языке С++.
курсовая работа, добавлен 24.10.2012Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Методы и способы использования бинарного поиска для оптимизации запроса на выборку данных. Обзор php+MySQL и задача переноса условия с полей системы управления базами данных без индексов на первичные ключи, что значительно ускоряет работу запроса.
статья, добавлен 06.03.2019Распознавание параметров командной строки и обработка данных. Выбор четырех вариантов обработки данных. Запрос номера обрабатываемого файла. Построение гистограммы распределения. Смешивание, выравнивание, поиск и статистика как типы обработки данных.
контрольная работа, добавлен 20.05.2015Проблема повышения производительности подсистемы кэш-памяти систем хранения данных. Аналитическое моделирование алгоритмов обработки данных с помощью метода Марковских цепей. Использование хеш-таблицы для построения управляющих индексных таблиц.
статья, добавлен 07.03.2019Анализ 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 29.03.2018Эталонная модель Всемирного форума по интернету вещей. Анализ центров обработки данных и облачных вычислений. Исследование подходов к разработке распределенных алгоритмов обучения. Методы машинного обучения. Изучение наивного байесовского классификатора.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Моделирование абстрактных типов данных для различных реализаций. Поиск информации в файлах данных. Эффективность алгоритмов сортировок для различных структур и размерностей данных. Реализация структур данных типа дерево и типовые алгоритмы их обработки.
курсовая работа, добавлен 12.11.2017Краткая характеристика предметной области для базы данных "Кинотеатр". Основные конструкции для разработки базы данных. Выбор программ и алгоритмы реализации базы данных. Проектирование и разработка таблиц и схемы данных. Администрирование базы данных.
курсовая работа, добавлен 14.11.2016Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.
контрольная работа, добавлен 27.11.2014Анализ совокупности данных и методов, обеспечивающих добавление выборку и отображение данных. Концептуальная, логическая и физическая модели предметной области. Создание запросов процедуры и триггеры на выборку и манипуляцию данными на языке SQL.
лабораторная работа, добавлен 25.01.2023Использование нейросетевого моделирования для исследования зависимости климатических параметров планеты Земля от орбитальных параметров, приходящей солнечной радиации. Интервальные нейронные сети, реализация алгоритмов прогнозирования временных рядов.
дипломная работа, добавлен 06.07.2016Тенденция использования многопроцессорных систем для обработки данных. Преобразование последовательных алгоритмов обработки данных в параллельные. Алгоритм распределения вершин графа задачи на узлах вычислительной сети с одинаковой степенью вершин.
курсовая работа, добавлен 22.02.2011Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017Основные элементы концепции хранилищ данных. Архитектуры глобальных хранилищ данных. Взаимосвязанные и независимые магазины данных. Анализ методов повышения эффективности алгоритмов обработки хранимых данных в связи с валообразным увеличением их объема.
статья, добавлен 15.08.2020- 25. Нейронные сети
Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.
научная работа, добавлен 26.08.2010