Исследование метода обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети
Разработка алгоритма и программирование вычислительного процесса двухслойной нейросети на языке С#. Исследование параметров обучения нейросети методом обратного распространения ошибки. Анализ количества шагов, скорости обучения и коэффициента сигмоида.
Подобные документы
Применение методов машинного обучения с целью моделирования состояния рынка недвижимости Москвы. Изучение теории распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте. Проектирование и программирование явных алгоритмов.
диссертация, добавлен 02.09.2018Анализ хаотических процессов при небольшом объеме входных данных. Модели искусственного нейрона с нелинейными синаптическими входами. Настройка свободных параметров сети в градиентном алгоритме обучения нейронной сети с нелинейными синаптическими входами.
автореферат, добавлен 29.03.2018Двумерная 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 08.02.2013Описание 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 09.10.2013Современные методы оценки, применяемые в автоматизированных обучающих системах. Архитектура нечеткой нейронной сети Кохонена, алгоритм обучения. Принцип оценки обучаемого инженера на базе нечеткой нейронной сети Кохонена. Реализация разработанного метода.
статья, добавлен 19.01.2018Метод градиентного спуска. Решение задач оптимизации. Геометрическая интерпретация метода градиентного спуска с постоянным шагом. Критерии остановки процесса приближенного нахождения минимума. Выбор оптимального шага. Градиентный метод с дроблением шага.
реферат, добавлен 17.07.2013Задачи 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 08.03.2019Исследование приемов коррекции и уточнения решения обратной задачи, полученного градиентным обучением входных сигналов нейросети-классификатора. Получение дополнительной информации и определение степени доверия к выданному нейросетью начальному решению.
статья, добавлен 08.02.2013Основная 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 08.02.2013Исследование модели доменной нейронной сети. Анализ ее распознающих свойств, оценка помехоустойчивости, емкости памяти и скорости работы. Сравнительный анализ оптимизационных свойств предложенной модели. Критерий останова процесса случайного поиска.
автореферат, добавлен 27.09.2018Методика 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 алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Разработка алгоритма обучения технических систем, позволяющего выполнять автоматическую настройку функций принадлежности нечетких (fuzzy) множеств в соответствии с обучающей выборкой. Результаты моделирования алгоритма обучения в системе Matlab.
статья, добавлен 02.02.2019Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Описание особенностей использования и преимуществ генетического алгоритма для обучения нейро-нечеткой сети. Исследование скорректированных функций принадлежности для трех нечётких множеств. Настройка параметров функций принадлежности нечеткой модели.
статья, добавлен 07.03.2019- 66. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Топологии нейронной сети: биологический нейрон, функции активации, закономерности обучения. Существующие архитектуры и их сравнительная характеристика. Многослойный перцептрон нейронной сети, особенности ее использования для динамических систем.
отчет по практике, добавлен 18.02.2019Разработка программы распознавания действий человека. Работа с видеопотоком и классификатором. Выделение особенностей и структуры сверточной нейронной сети. Функции активации искусственного нейрона. Выделение контура из изображения и определение движения.
дипломная работа, добавлен 05.11.2015Анализ книги американских авторов Левенталя Л. и Сэйвилла У. "Программирование на языке ассемблер для микропроцессоров 8080 и 8085", выявление ее достоинств и недостатков. Подробное изучение главы 3 данной книги "Распространенные ошибки программирования".
анализ книги, добавлен 16.01.2010Разработка программного модуля диагностики поведения роторной системы на основе нелинейных авторегрессионных моделей нейронных сетей и алгоритма обучения Левенберга-Марквардта. Применение искусственной нейронной сети в анализе динамических процессов.
статья, добавлен 01.02.2019Рассмотрение принципов работы нейронной сети. Разработка алгоритма машинного обучения. История возникновения нейронных сетей. Последовательность интеллектуальной обработки информации в интернете. Примеры применения нейросетей в различных сферах.
статья, добавлен 01.03.2019Использование 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 04.12.2019Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Разработка Розенблаттом математической и компьютерной модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. Алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов. Основы нейросетевых технологий.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Изучение метода генерирования нечеткого классификатора на ряде практических задач классификации. Гибридизация Питтсбургского метода на основе применения Мичиганского метода как оператора мутации. Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций.
статья, добавлен 19.01.2018