Определение оптимального размера нейросети обратного распространения через сопоставление средних значений модулей весов синапсов
Задача определения оптимальной структуры нейросети. Зависимости величин ошибок обучения и обобщения (процент неправильно решенных примеров в соответствующей выборке) и индикаторов внутренних свойств нейросетей от числа нейронов в скрытом слое сети.
Подобные документы
Модель формального кибернетического нейрона. Характеристика многослойного персептрона. Его обучение методом обратного распространения ошибки. Рекурсивные сети Элмана, способные обрабатывать последовательности векторов. Области применения нейросетей.
статья, добавлен 14.12.2017- 27. 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 Процесс 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 08.02.2013- 29. 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 Разработка оптимальной производственной программы. Задача определения оптимального состава технологической смеси. План перевозок груза, минимизирующий затраты на доставку при решении транспортной задачи. Определение оптимальной производственной программы.
презентация, добавлен 25.09.2017Исследование возможности оптимизации каждого эксперта boosting-коллектива на основе построения и анализа "кривых" обучения – зависимостей ошибок обучения и обобщения от размеров обучающей выборки и свойств модели. Различия свойств для каждого эксперта.
статья, добавлен 08.02.2013Сеть Хопфилда: понятие, слои, граница емкости памяти, структурная схема. Пороговая передаточная функция. Обучение сети Хемминга, алгоритм функционирования. Весовые коэффициенты тормозящих синапсов. Определение состояния нейронов второго слоя сети.
статья, добавлен 17.07.2013Проблема преобразования данных без использования конкретной формулы. Нейронные сети - системы искусственного интеллекта. Способность системы самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок.
статья, добавлен 15.02.2019Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Аналитический 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 14.12.2019Характеристика алгоритма. Сетевые конфигурации. Многослойная сеть, которая может обучаться с помощью процедуры обратного распространения. Этапы выполнения алгоритма. Программа создания однонаправленной сети. Статистика использования других алгоритмов.
статья, добавлен 15.08.2020Расчет оптимального размера заказа по формуле Вильсона. Рассмотрение среднего уровня и периодичности пополнения запасов. Определение интервала времени между заказами при условии соблюдения оптимальной партии поставки. Использование метода Монте-Карло.
контрольная работа, добавлен 24.10.2013Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.
статья, добавлен 19.01.2018Решение по методу наименьших квадратов. Производные целевой функции по весам нейронов выходного слоя. Нахождение минимума методом наискорейшего спуска. Случайные весовые коэффициенты. Сеть прямого распространения со случайными весовыми коэффициентами.
реферат, добавлен 17.07.2013Решение задачи определения оптимального числа работников, необходимого для сбора списка заказов за минимальное время. Формулировка задачи коммивояжера с ограничениями по грузоподъемности в терминах булевского целочисленного линейного программирования.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Методика разработки состязательных атак, которые основаны на словах и показывают возможность и силу изменения предсказываемого класса нейросети. Анализ особенностей применения регрессионных значений Шепли для интерпретации глубоких нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Методика 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 27.05.2018Определение оптимального маршрута передачи данных в сети. Физические свойства беспроводных коммуникационных каналов. Исследование эффективности внедрения mesh-сетей на базе вычислительных устройств. Применение универсальных модулей для организации сети.
статья, добавлен 28.07.2017Нейросети могут использоваться и показали достаточную эффективность и быстродействие для решения задач выявления мелиоративного состояния агрополей и определения состояния и развития растений. Продемонстрировали преимущества по критерию быстродействия.
статья, добавлен 26.04.2023Обзор 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- 46. Применение многослойных радиально-базисных нейронных сетей для верификации реляционных баз данных
Разработка способов обеспечения достоверности информации баз данных. Описание метода определения достоверности вводимого кортежа. Параметры и характеристика нейронной сети Кохонена. Обучение радиально-базисной сети путём обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 29.05.2017 Рассматриваются алгоритмы обучения нейронной сети: градиентный спуск с постоянным шагом и метод сопряженных градиентов (алгоритм Флетчера-Ривса). Расчет значения минимизируемой целевой функции ошибки полученной на тестовой выборке после обучения.
статья, добавлен 29.04.2018Планирование логической структуры сети и технический план помещения. Расчет стоимости компьютерной сети. Основные функции сервера на предприятии. Цели использования сети организации осуществляющей выбор размера и структуры сети, кабельной системы.
контрольная работа, добавлен 14.02.2024Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011Основные 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 11.05.2014