Сравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов
Общее 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.
Подобные документы
Разработка и внедрение модели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет прогнозировать платежеспособность клиентов банка. Описание реализации. Предобработка входных данных. Процедура обучения нейронной сети, тестирование.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Идентификация математических моделей химико-технологических процессов. Минимизация продолжительности нахождения настроечных коэффициентов благодаря использованию нейронной сети для снижения количества этапов поисковых алгоритмов на стадиях идентификации.
статья, добавлен 31.08.2018Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.
реферат, добавлен 10.03.2011Функционирование современных вычислительных сетей, их защита от деструктивных программных воздействий при некорректной фрагментации пакетов сообщений. Алгоритмизация задачи обнаружения компьютерных атак в масштабируемой информационно-вычислительной сети.
дипломная работа, добавлен 21.12.2012Анализ существующих подходов построения сети. Структурированные кабельные системы. Архитектура локальных вычислительных сетей. Сетевое оборудование, маршрутизаторы. Особенности коммутаторов локальных сетей. Описание моделей использующихся серверов.
дипломная работа, добавлен 14.03.2013Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013- 83. Локальные сети
Описание процесса построения корпоративной локальной сети. Анализ требований к проектируемой сети, сетевому оборудованию и администрированию. Технологии построения локальных сетей. Организация виртуальных сетей. Агрегирование каналов, структура кадра.
дипломная работа, добавлен 12.11.2018 Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Анализ моделей и когнитивных биоинспирированных алгоритмов поддержки принятия оптимальных решений, описание их закономерностей, основных элементов, структуры и форм кодирования. Оценка когнитивных возможностей операторов биоинспирированных алгоритмов.
статья, добавлен 07.03.2019Нейронные 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 06.12.2015Теоретическое обоснование использования нейронных сетей при распознавании образов. Обоснование необходимости и основные этапы, перспективы разработки устойчивых алгоритмов, которые распознавали бы образы с различным уровнем зашумленных входных образов.
статья, добавлен 26.11.2017Концепции био-инспирированного подхода для протоколов маршрутизации, алгоритмов оптимизации. Масштабируемость — способность беспроводной сети эффективно обрабатывать большое количество узлов. Сравнение средств агенто-ориентированного программирования.
дипломная работа, добавлен 18.07.2020Описание программной оболочки, алгоритмов и процедур для распознавания ограниченной группы слов на основе скрытых моделей Маркова. Особенности распознавания в режиме реального времени, использование функции распределения вероятностей наблюдаемых событий.
статья, добавлен 28.11.2016- 90. 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 Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Особенности применения нейронной сети с использованием библиотеки OpenCV для распознавания эмоций. Обучение нейронной сети, распознавание лиц из базы данных Yale Facesс помощью обучающего набора данных в рамках авторского проекта "Сурдотелефон".
статья, добавлен 25.02.2019Определение назначения и общее описание технических паромеров компьютерной сети. Вычислительные средства, центр управления, терминалы, мосты и шлюзы как структурные элементы компьютерной сети. Структура проводных и радиоканальных информационных сетей.
презентация, добавлен 15.04.2013Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Нейронные сети и вычислительные системы на их основе. Алгоритмы генетического поиска для построения топологии и обучения нейронных сетей. Линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его строение. Признаковое и конфигурационное пространство.
курс лекций, добавлен 17.01.2011Характеристика идей Джозефа Ликлайдера и предыстории создания интернета. Изучение особенностей сети ARPANET – прототипа создания сети интернет. Описание этапов модернизации компьютерной сети. Анализ методов разработки поэтапного плана модернизации сети.
презентация, добавлен 13.11.2016Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.
книга, добавлен 18.01.2011Нейронные 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 25.02.2019Создание шаблона, который позволит студенту приобрести необходимые знания для создания, обучения и стимуляции нейронной сети. Проектирование приложения по визуализации образов букв русского алфавита. Шаблоны букв, созданные в графическом редакторе.
статья, добавлен 19.12.2017