Простейший способ вычисления показателей значимости первого порядка для сетей обратного распространения
Изучение вычислительно экономичного, не зависящего от вида целевой функции и структуры нейросети, решения для определения значимости элементов и сигналов нейросети. Оценка первого порядка изменения выходных сигналов нейросети, как показатель значимости.
Подобные документы
История 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 16.12.2016Методика 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 27.05.2018Особенность изучения модифицированного метода Эйлера интегрирования дифференциальных уравнений первого порядка и способа достижения требуемой точности получаемого приближенного решения. Составление блок-схемы алгоритма вычисления поставленной задачи.
лабораторная работа, добавлен 11.02.2016Характеристика 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 20.03.2009Исследования различных методов интегрирования дифференциальных уравнений по точности вычисления. Структурная схема алгоритма и листинг программы Matlab. Реализация методов Эйлера, Эйлера-Коши и Рунге-Кутта 3 порядка. Экстраполяционный метод Адамса.
лабораторная работа, добавлен 28.04.2014Анализ предметной области подбора персонала разрабатываемой системы, процесс формализации требований и автоматизируемые бизнес-процессы. Проектирование поведения системы, модели данных, проектирование нейросети для определения подходящих кандидатов.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019- 32. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Сверточные нейросети как один из наиболее эффективных инструментов работы с изображениями. Распознавание образов как важнейшая задача в работе искусственного интеллекта. Идентификация — процесс определения того, к какому классу принадлежит объект.
статья, добавлен 18.04.2022 Задача целенаправленной предобработки обучающей выборки для ускорения обучения нейросети. Значение константы Липшица выборки, как индикатор сложности выборки. Показатели зависимости свойств обученных нейронных сетей от величины константы Липшица выборки.
статья, добавлен 08.02.2013Описание задания в Mathcad сигналов в виде функций и векторов. Характеристика определения параметров и формирования непрерывных и элементарных импульсных сигналов. Особенности формирования сигналов, описываемых различными кодовыми последовательностями.
контрольная работа, добавлен 18.04.2016Основные методы картирования ареалов. Создание скриптового кода для поиска и обработки картографической информации. Примеры растровых изображений карт с нанесением ареалов обитания видов. Алгоритм обработки изображения с помощью создания нейросети.
статья, добавлен 11.05.2014Характеристики и свойства дискретных элементов автоматики. Контактные и бесконтактные дискретные элементы. Параллельное и последовательное соединения логических элементов. Релейные характеристики элемента памяти. Значения выходных и выходных сигналов.
реферат, добавлен 15.11.2017- 37. Нейропроцессоры
Особенности нейросети как вычислительной среды. Возможность работы в мультимикропроцессорных конфигурациях. Применение нейросигнальных процессоров для построения нейросред. Возможности применения аналоговых и гибридных решений для построения нейросред.
реферат, добавлен 21.01.2015 Двумерная визуализация распределения примеров выборки в пространствах пар наиболее чувствительных признаков, оценка ее результатов. Повторение циклов из шагов исключения примеров-выбросов, повторного обучения нейросети, нового расчета чувствительностей.
статья, добавлен 08.02.2013Силлогистика с бинарными отношениями, выразимыми в логике первого порядка. Семантические сети с обобщенными кванторами. Аристотелевская силлогистика. Интервальная логика Аллена. Интерпретация языка семантических сетей. Получение последовательности матриц.
статья, добавлен 19.01.2018Исследование распространения сигналов на семантической сети русского языка на примере решения психологических тестов Медника. Подготовка к использованию в исследовании сети свободных ассоциаций русского языка. Возможные механизмы решения тестов Медника.
дипломная работа, добавлен 15.09.2020Изучение функциональных компонентов входного и выходного интерфейсов компьютера. Описание цифро-аналоговых преобразователей сигналов. Аналого-цифровые преобразователи сигналов. Изучение схемы ввода/вывода в системе "процесс-управляющий компьютер".
лекция, добавлен 28.03.2020Основная 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.
статья, добавлен 08.02.2013Основные компоненты творчества как продукта человеческой деятельности по созданию различных работ. Методы работы искусственного интеллекта в современном творчестве. Соавторство художника и нейросети. Принципы работы Neural style transfer. Проект DeepMind.
реферат, добавлен 02.08.2024Разработка алгоритма работы компьютерного приёмника сигналов с клавиатуры: схемотехнические решения и выбор элементной базы; моделирование устройства средствами пакета Micro-Cap, построение графиков сигналов; функциональная и принципиальная схема узла.
курсовая работа, добавлен 22.05.2013Поиск дефектов в непрерывной динамической системе на основе смены позиции подачи сигнала с использованием анализа знаков интегральных оценок отклонений ее выходных сигналов. Уменьшение вычислительных и временных затрат при диагностировании объектов.
статья, добавлен 07.09.2021Разработка метода аналитического определения максимального порядка контекста для алгоритмов контекстного моделирования. Теоретическое определение условной энтропии при увеличении порядка контекста. Расчет максимального порядка контекста алгоритма РРМ.
статья, добавлен 22.01.2018Исследование 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 13.03.2019Разработка методологии анализа сигналов с использованием технологии Data Mining, алгоритмов сегментации сигналов, классификации их элементов и построения структурной модели. Создание программного обеспечения, реализующего предложенные алгоритмы.
автореферат, добавлен 31.07.2018Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Дифференциальное уравнение первого порядка, решение задачи Коши, сущность метода Рунге-Кутта. Выбор языка программирования вычислительной системы. Разработка программного обеспечения для решения математических функций и тестирование его эффективности.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016