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
Анализ 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 01.12.2019Изучение работы перцептрона для решения задачи распознавания символов. Выбор и обоснование структуры нейронной сети. Возможность улучшения свойств обобщения путем наращивания ее структуры. Анализ работы перцептрона при распознавании двух, четырех букв.
статья, добавлен 14.07.2016Многослойные 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 18.01.2011Телекоммуникационная сеть, представленная в виде совокупности систем массового обслуживания. Метод анализа получения математической модели оптимального распределения трафика телекоммуникационной сети по критерию минимума числа пакетов во всей сети.
статья, добавлен 07.03.2019Сравнительный анализ аппаратно-программных средств дистанционного обучения. Описание свойств и задач подсистемы, выбор ее структуры, требования к ядру, механизм взаимодействия модулей, выбор языка программирования. Безопасность и экологичность проекта.
дипломная работа, добавлен 14.02.2012Практическое применение динамического программирования. Задача управления запасами и ее решение. Основные типы моделей управления запасами. Детерминированная обобщённая модель определения оптимального размера партии продукции при допущении дефицита.
лекция, добавлен 20.08.2017Графическое изображение зависимости между величинами. Анализ зависимости размера пошлины от длины танкера и прогнозирование значений. Сравнение графиков подобранной зависимости и имеющихся данных. Прогноз с использованием линейной аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 24.03.2014Нейроны слоя Кохонена и генерация сигналов. Обучение слоя Кохонена. Присвоение начальных значений и метод выпуклой комбинации. Чувство справедливости. Коррекция весов пропорционально выходу. Аккредитация и интерполяция - режимы работы сети Кохонена.
презентация, добавлен 16.10.2013Нейронные 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 06.12.2015- 60. 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 Применение команды ipconfig для определения ip-адреса компьютера. Использование программы siw для определения свойств сервера адаптера. Проверка работоспособности компьютера в локальной сети. Поиск информации в сети Интернет, браузеры и электронная почта.
отчет по практике, добавлен 27.06.2012Особенности использования скоростного метода обучения многослойного персептрона, который отличается высокой скоростью обучения. Анализ результатов сравнения скоростного метода обучения со стандартными методами. Метод обратного распространения ошибки.
статья, добавлен 27.04.2017Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Анализ методов анализа распространения ошибок при декодировании сверточных кодов. Разработка алгоритмов оценки глубины такого распространения при кодировании с использованием РС. Изучение декодирующей логической схемы рабочего состояния компьютера.
статья, добавлен 02.09.2013- 65. Обзор TCP/IP
История возникновения архитектуры TCP/IP. Организационные структуры Интернет. Уровень доступа к сети. Основная функция межсетевого уровня. Главная задача транспортного уровня. Передача потоков данных и надежность. Управление потоком и исправление ошибок.
лекция, добавлен 25.10.2013 - 66. Нейронные сети
История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.
контрольная работа, добавлен 18.02.2018 Роль информационных технологий в реализации сложных задач в области обработки больших данных и искусственного интеллекта. Реализация технологий адаптивного обучения. Построение оптимальной траектории изучения студентом модулей электронного курса.
статья, добавлен 30.08.2020Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Определение расположения кроссовых, серверных помещений и числа розеток сети. Разработка логической структуры, выбор оборудования, расчет кабельной системы. Назначение сетевых адресов коммуникационному оборудованию и подсетям. Политика безопасности.
курсовая работа, добавлен 12.03.2009Анализ структуры и архитектуры корпоративной сети предприятия. Обеспечения защищенности информации от внешних и внутренних воздействий. Сетевые атаки: flooding, phishing, scam, spyware, троянский конь. Совершенствование системы защиты корпоративной сети.
курсовая работа, добавлен 02.06.2015Разработка технико-экономического обоснования сети. Анализ существующей ситуации и задач, которые будет решать сеть. Выбор размера сети и ее структуры. Выбор сетевого оборудования. Пример разработки локальной вычислительной сети коммерческой организации.
курсовая работа, добавлен 24.10.2011Искусственные 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 10.03.2011Постановка проблемы защиты информации. Выявление структуры и основных свойств незащищённой сети. Формирование требований к системе защиты. Исследование способов противодействия сетевым атакам. Особенности разработки и формирования защищённой сети.
курсовая работа, добавлен 02.07.2011Обработка графов, задача поиска всех кратчайших путей. Последовательный алгоритм Флойда. Пример нахождения минимального охватывающего дерева. Пример разделения нерегулярной сети и соответствующей сети граф. Сущность метода рекурсивного деления пополам.
учебное пособие, добавлен 17.09.2013Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017