Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях
Обзор искусственных нейронных сетей, состоящих из множества взаимодействующих простых процессоров и представляющих собой устройства параллельных вычислений. Анализ структуры связей детали сетевой конструкции. Вычисления сигналов и значений нейронов.
Подобные документы
Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Описание 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.
статья, добавлен 15.01.2019Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
статья, добавлен 21.05.2021Топологическая модель быстрой нейронной сети. Применение гибридных быстрого дискретного вейвлет-преобразования для построения систем классификации сигналов. Структурный синтез быстрых нейронных сетей. Модели и концепции эволюционной кибернетики.
статья, добавлен 29.05.2017Вклад 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 27.09.2016Анализ модели нейрона, обладающей возможностью запоминания значения специально вводимого параметра состояния нейрона. Механизм реализации двухуровневой схемы эволюционирования нейронных сетей. Описание предлагаемых алгоритмов их функционирования.
статья, добавлен 19.12.2017Нейронная сеть – распределенная система из искусственных нейронов, предназначенная для обработки информационных массивов. Наличие определенной величины шума, который приводится ко входу - один из важных недостатков аналого-цифровых преобразователей.
статья, добавлен 15.01.2021Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018- 84. 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 Применение механизмов внимания к задаче обнаружения текста с использованием нейронных сетей, их влияние на результат работы сети. Механизм внимания, позволяющий сканировать значения признаков, фокусируя модель на действительно важных свойствах объекта.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Разработка и анализ метода инициализации параметров вейвлет-нейронных сетей на основе значений центральных частот базисных вейвлет-функций. Исследование эффективности, преимуществ и недостатков данного метода. Алгоритм формирования библиотеки вейвлетов.
статья, добавлен 07.08.2013Теоретические основы нейронных сетей: применение, топология, обучения. Полезные свойства систем содержащих нейронные сети. Содержательная сущность поддержки принятия решений. Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений.
курсовая работа, добавлен 22.05.2018Характеристика 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 20.03.2009Описание 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 04.04.2009Способ организации работы интеллектуальной системы на основе гибридизаций нескольких технологий интеллектуальных вычислений. Разработка моделей гибридной системы. Модели вычислений, используемые в технологии экспертных систем и нейронных сетей.
статья, добавлен 29.04.2017Создание 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 05.03.2019Характеристика понятия образа, проблемы обучения распознаванию образов. Описание истории исследований в области нейронных сетей. Изучение сигнального метода обучения Хебба. Описание структурных схем и алгоритмов нейронных сетей Хопфилда и Хэмминга.
реферат, добавлен 12.06.2015- 93. Нейронные сети
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016 Представление 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 26.08.2015Развитие систем искусственного интеллекта, изучение устройства нейронных систем и применение полученных знаний в технике и медицине. Применение нейрокомпьютеров при создании роботов, преобразование информационной основы личности в компьютерные системы.
реферат, добавлен 24.01.2014- 96. 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 Анализ 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 03.11.2016Характеристика обучающих выборок, которые используются для обучения искусственных нейронных сетей. Сравнительный анализ значений медианы, полученных при проведении теста Краскела–Уоллиса для определения результатов обучения программных приложений.
статья, добавлен 28.11.2016Схема параллельного выполнения алгоритма. Вычисление частных сумм последовательности числовых значений. Оценка максимально достижимого параллелизма. Анализ масштабируемости параллельных вычислений. Описание информационных зависимостей в алгоритмах.
курс лекций, добавлен 17.09.2013Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013