Об исследовании эффективности одного метода построения отказоустойчивых нейросетей
Особенности реализации алгоритма обучения, временно прекращающего адаптацию наиболее значимых синапсов при обучении нейросети обратного распространения. Показатели обобщающей способности и большей устойчивости полученных нейросетей к отказам элементов.
Подобные документы
Создание экспертной системы, распознающей устные запросы, с использованием языка программирования высокого уровня Python в качестве бота в мессенджере Telegram и фреймворка Yandex SpeechKit. Применение нейросетей для качественного распознавания речи.
курсовая работа, добавлен 24.02.2019Процесс обучения нейросети-классификатора, сравнения эффективности теоретических методов оптимизации со стохастическими. Подтверждение преимуществ и потенциальных возможностей. Основные свойства задач (баз данных) и размеры нейронных сетей для них.
статья, добавлен 08.02.2013Исследование возможностей современных нейросетевых подходов к решению некоторых проблем в сфере иммунологии. Основные современные нейросетевые генеративные подходы, методы их обучения. Создание нейросетевой модели на языке программирования Python.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Проблема 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 27.08.2016Знакомство с преимуществами отказоустойчивых вычислительных систем: безотказность, бесперебойность. Анализ примеров систем с различными значениями вероятностей безотказной работы. Общая характеристика способов и методов построения отказоустойчивых систем.
доклад, добавлен 23.04.2013- 31. Модуль "Машинное обучение систем искусственного интеллекта" в общеобразовательном курсе информатики
Развитие познавательного интереса, интеллектуальных и творческих способностей при проведении компьютерных экспериментов по машинному обучению. Изучение характеристик обучения нейросетей. Информационные технологии в общеобразовательном курсе информатики.
статья, добавлен 11.06.2021 Анализ нового метода построения конечных автоматов, основанного на сведении этой задачи к поиску на графе и применении муравьиного алгоритма нового типа для поиска решений в этом графе. Анализ его эффективности по сравнению с генетическим алгоритмом.
статья, добавлен 15.01.2019Задачи и проблемы нейросетей в обработке данных. От цифровизации к работе с Dig data. Значение перспектив нейросетевой революции для России. Практически бесконечные числа. Успехи в области формально-логических игр. Причины успеха AlphaGo и AlphaZero.
статья, добавлен 04.05.2019Исследование разработанного алгоритма решения основных задач искусственного интеллекта, допускающих формализацию в исчислении предикатов, с помощью модификации обратного метода Маслова. Особенности муравьиной тактики применения данного алгоритма.
статья, добавлен 15.01.2019Решение задачи обучения нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения на основе объема страховых сборов на данный отчетный период. Расчет количества нейронов в скрытом слое и количества скрытых слоев. Исследование структуры нейронной сети.
статья, добавлен 29.09.2012Рассмотрение современного этапа развития искусственного интеллекта и основных подходов к его пониманию. Возможности применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности. Создание оптимальных методов обучения нейросетей.
статья, добавлен 26.01.2021Аналитический обзор существующих нейронных сетей: логистическая (сигмоидальная) функция, гиперболический тангенс, выпрямленная линейная функция. Анализ методов обучения: обратного распространения ошибки, упругого распространения, генетический алгоритм.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024Понятие и принципы построения детерминированных тестов. Алгоритмы построения детерминированного теста на основе принципа рекурсии и обратного продвижения: понятие и построение теста D-алгоритма для схемы одноразрядного сумматора и теста по методу PODEM.
курсовая работа, добавлен 14.02.2009- 40. 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 Постановка задачи навигация движения, описание алгоритма поиска кратчайшего пути между двумя вершинами графа и анализ программной реализации алгоритма Дейкстры. Графическая реализация полученных результатов с помощью объектно-ориентированного языка С++.
курсовая работа, добавлен 11.05.2012Использование инновационных образовательных технологий - одна из наиболее характерных особенностей системы онлайн-обучения. Анализ применения модели обратного дизайна для программной реализации бизнес-процессов подготовки контента для онлайн-курсов.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019- 43. Генератор псевдослучайных последовательностей на основе модифицированной рекуррентной нейронной сети
Архитектура и функционирование модифицированной рекуррентной нейронной сети. Метод генерации псевдослучайных последовательностей. Методика обучения модифицированной рекуррентной нейронной сети на основе алгоритма обратного распространения ошибок.
статья, добавлен 19.06.2018 Описание двух вариантов введения допуска по точности решение задачи в робастную целевую функцию на основе обобщенной степенной метрики. Применение целевой функции для традиционной постановки обучения нейросети-предиктора и для задач автоассоциации.
статья, добавлен 08.02.2013Использование нейросетей для управления динамическими объектами в недетерминированной среде. Реализация мягкого управления на базе топологии "Внутренний учитель", используя нечеткую логику, повышающую адаптационные свойства СУ для некритических задач.
статья, добавлен 12.05.2017Разработка алгоритма и составление программы на языке Delphi, предназначенной для выбора наиболее рационального метода получения заготовок по себестоимости детали. Описание алгоритма, составление блок-схемы. Разработка программы и описание ее работы.
курсовая работа, добавлен 19.07.2015Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Перспективные исследования и разработки интеллектуальных систем. Основные модели и методы технологий интеллектуальных вычислений. Искусственные нейронные сети. Классификация известных нейросетей по основным категориям применения. Машина Больцмана.
курс лекций, добавлен 18.08.2013Формирование умений оценивания модели у учащихся. Рассмотрение технологии применения метода "сквозных задач" при обучении моделированию. Определение обучения моделирования как метода научного познания, ориентированного на оценку достоверности модели.
статья, добавлен 19.11.2020Основные парадигмы современного нейрокомпьютера. Анатомия нейросетей. Распознавание образов и сжатие информации. Ассоциативная память. Нейросетевая оптимизация. Предсказание финансовых временных рядов, рисков и рейтингование. Анализ значимости входов.
книга, добавлен 08.02.2013