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
Разработка 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 19.01.2018Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Описание модели динамического нейрона. Разработка новых методов обучения нейронных сетей, генерирующих спайки. Анализ аспектов функционирования нейрона, как детектора временных последовательностей сигналов. Исследование задач обучения нейрона с учителем.
статья, добавлен 18.01.2018- 84. Нейронные сети
Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.
реферат, добавлен 08.10.2011 Исследование 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 15.01.2019Система регулирования объектов энергетики. Исследование способа обучения нейронной сети для блока автонастройки. Снижение энергоэффективности объектов и систем. Сравнение систем регулирования с ПИД-регулятором, с ПИД-регулятором и блоком автонастройки.
статья, добавлен 06.09.2021Число итераций, необходимых для обучения искусственных нейронных сетей. Распознавание образов интеллектуальной системой. Повышение качества и гибкости обучения структуры сети. Эффективность модульного принципа в плане уменьшения количества итераций.
статья, добавлен 15.07.2020Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Использование системы дистанционного обучения "СТ Курс" для организации технической поддержки процесса дистанционного обучения. Возможности сетевой системы дистанционного обучения. Обозначение набора программных средств, работающих в локальном режиме.
статья, добавлен 04.12.2018Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Организация обучения на базе системы ОРОКС. Состав индивидуального учебного плана пользователя. Процесс взаимодействия обучаемого с учебным заведением. Анализ существующих функций администрирования процесса обучения. Взаимодействие с базой данных.
дипломная работа, добавлен 16.11.2017Разработка искусственной нейронной сети, выделяющей акустический сигнал утечки из шума водопровода. Правило обучения сети, основанное на критерии минимума абсолютного значения момента четвертого порядка, упрощающее реализацию сети в реальном времени.
статья, добавлен 02.09.2013Рассмотрение существующих методов и методик управления информационным процессом обучения. Исследование и анализ возможностей и средств внедрения адаптации в процесс обучения в автоматизированной обучающей системе для повышения эффективности работы с ней.
статья, добавлен 16.07.2018Погружение структурной модели в пространство рецепторных и аксоновых полей - процесс, порождающий топологическую модель нейронной сети, по которой можно реализовать адаптивный алгоритм обработки данных. Сущность регуляризации параметров алгоритма.
статья, добавлен 10.05.2022Ускорение обработки огромных информационных массивов как одна из основных целей методики обнаружения вредоносного трафика с использованием анализа данных. Особенности настройки гиперпараметров алгоритма, который реализует метод машинного обучения.
статья, добавлен 18.01.2021Описание метода и проектирование алгоритма для поиска минимума функции. Оптимизация процесса вычислений методом Фибоначчи. Разработка пользовательского интерфейса. Получение рабочей версии программы на языке С++. Системный анализ полученных данных.
контрольная работа, добавлен 15.12.2015Особенность подготовки данных для обучения сети. Главный анализ формирования обучающих массивов в задаче. Вычисление суммы квадратичных отклонений выходов паутины от эталонов. Основная характеристика проведения результатов регрессионного анализа.
лабораторная работа, добавлен 14.01.2015История развития информационных технологий, особенности и преимущества системы дистанционного обучения. Рассмотрение рынка систем дистанционного обучения. Описание процесса внедрения программных систем, реализующих концепцию дистанционного обучения.
статья, добавлен 22.08.2020Подготовка данных, входы и выходы нейросети, изменения котировок. Выбор программного обеспечения: Matlab, Statistica, BrainMaker, NeuroShell Day Trader. Подготовка данных средствами MetaTrader. Знакомство с Matlab и обучения нейросетей в пакете AnfisEdit.
реферат, добавлен 02.12.2011Исследование алгоритма топологической оптимизации SIMP. Воспроизведение, анализ и вычисление данного алгоритма в пакете Wolfram Mathematica. Обнаружение недостатка данного метода, который представлял собой определение оптимального коэффициента Лагранжа.
статья, добавлен 30.04.2018