Нейронные сети. Прошлое, настоящее, будущее
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.
Подобные документы
Вклад исследований Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса в развитие теории искусственных нейронных сетей. Специфические особенности устройства нейросинаптического процессора, построенного на базе комплементарной структуры металл-оксид-полупроводника.
статья, добавлен 27.09.2016Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Рассмотрение средств и методов MatLab и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций. Работа с нейронной сетью в командном режиме. Применение GUI-интерфейса пакета нейронных сетей.
методичка, добавлен 03.07.2017Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.
статья, добавлен 17.01.2018Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012- 57. Нейронные сети
Рассмотрение нейрокомпьютера как вычислительной системы с архитектурой MSIMD. Базовые архитектуры нейронных сетей. Правило коррекции по ошибке, обучение Больцмана и правило Хебба. Особенности программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
реферат, добавлен 02.03.2012 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.
статья, добавлен 29.05.2017Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Знакомство со средой создания нейронных сетей. Сущность статической и динамической архитектуры. Основные сети каскадной корреляции. Искусственные нейронные сети и алгоритмы классификации. Разработка проектов создания комплекса лабораторных работ.
дипломная работа, добавлен 04.07.2018Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016История создания нейрокомпьютеров, их преимущества, недостатки и практическое применение. Понятие нейронных сетей, их сущность, основные элементы, особенности формирования, виды, функции, задачи и назначение. Проблемы создания искусственного интеллекта.
курсовая работа, добавлен 07.12.2009Нейронные сети - мощный и гибкий механизм прогнозирования. Особенности разработки прогнозирующих систем, основанных на анализе исторических данных. Методы работы алгоритмов в условиях неопределенности. Оценка точности предсказания и быстродействия.
статья, добавлен 25.02.2019Электрокардиография – простой неинвазивный метод регистрации и исследования электрических полей, образующихся при работе сердца. Сердечнососудистые заболевания - одна из причин смертности людей. Автоэнкодеры - нейронные сети прямого распространения.
диссертация, добавлен 17.07.2020Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Разработка 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- 67. Нейронные сети
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 Определение нейронных сетей методом Давидона-Флетчера-Пауэлла. Расчет с индивидуальными данными начальной точки для негладких функций. Кластеризация данных на основе графовых моделей и статистических методов с индивидуальным заданием точек наблюдения.
контрольная работа, добавлен 26.02.2015Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Изучение 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 26.04.2019Представление знаний для решения интеллектуальных проблем. Принцип выбора потенциального дерева решения. Искусственные нейронные сети. Принцип работы искусственного нейрона, его формальная модель. Применение нейронных сетей, классификация нейронов.
учебное пособие, добавлен 26.08.2015Методики 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 06.03.2019Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016- 74. Нейронные сети
Примеры определения масштаба функций в нейронных сетях. Математическое описание цифровых моделей в нейронных сетях. Выбор интервала дискретизации, описание процесса квантования по времени. Оптимальная коррекция динамических погрешностей измерений.
контрольная работа, добавлен 15.01.2018 Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017