Применение нейронной сети Хопфилда для формирования ассоциативной памяти
Распознавание образов при помощи нейросетевых технологий. Алгоритм обучения сети Хопфилда. Вычисление квадратной матрицы размера для ключевых образов по правилу Хебба. Отсутствие проблем с обучением при наличии априорной информации о классах объектов.
Подобные документы
Число 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 15.07.2020- 77. 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 Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013Актуальные проблемы выделения изображений движущихся объектов на зашумленном фоне, фильтрации помех, оценки скорости объекта, его идентификации и сопровождения. Особенности систем обработки видеоизображений, построенные с применением нейросетевых методов.
статья, добавлен 02.02.2019Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.
контрольная работа, добавлен 27.11.2014Изучение актуальных проблем поиска релевантной информации по запросу пользователя в сети Интернет на базе информационной среды WWW (World Wide Web). Характеристика основных способов их решения на основе нейросетевых методов для конкретного пользователя.
статья, добавлен 17.01.2018Поиск эффективных путей решения задач классификации изображений и распознавания образов. Алгоритмы, принципы работы и преимущества многоагентных систем. Обеспечение автономности и взаимодействия интеллектуальных агентов, адаптация к изменяющимся условиям.
статья, добавлен 16.12.2024Разработан и описан алгоритм процесса конвертирования поступающих в программный комплекс исполняемых файлов в черно-белые изображения, позволяющий сформировать собственный набор данных для обучения нейронной сети на основе полученных изображений.
статья, добавлен 16.05.2022Идентификация речевых сигналов на ЭВМ. Предложен трехуровневый алгоритм идентификации, включающий этапы принятия решения - "Узнавание", "Опознавание", "Распознавание". Варианты организации памяти в ЭВМ. Схема идентификации сигналов в мозгу человека.
статья, добавлен 26.03.2020Изучены вопросы формирования массива данных для построения искусственной нейронной сети, предназначенной для поиска взаимосвязей между социальными и экономическими параметрами развития регионов России. Исследования в области региональной компаративистики.
статья, добавлен 01.09.2021Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Современные 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 19.01.2018Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013- 89. 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 Хранение информации в динамической ассоциативной ресурсной сети. Динамическое изменение топологии в ней. Реализация рекурсивных запросов и операции над графами. Управление распространением ресурса, отвечающего за яркость понятий, при выполнении запросов.
статья, добавлен 19.01.2018Предложен формальный алгоритм построения полносвязной части нейросетевого классификатора. Описаны подходы к подбору гиперпараметров. При использовании данного алгоритма удалось снизить общее количество настраиваемых параметров полносвязной нейронной сети.
статья, добавлен 02.04.2019- 92. Нейронные сети
История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.
реферат, добавлен 05.04.2017 Базовые понятия и основные задачи искусственного интеллекта (ИИ). История развития систем ИИ. Представление входных данных. Различные подходы к построению систем ИИ. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Основные положения и применение нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 05.06.2011Исследование выделения объектов интереса на изображении на основе сверточных нейронных сетей. Анализ возможностей их применения для поиска объекта на изображении. Алгоритм обучения нейронной сети. Возможность обучения за счет "предсказания" границ.
статья, добавлен 16.02.2025Технологии распознавания образов, определение важности распознавания речи в современных условиях. Сущность процесса распознавания образов, скрытые марковские модели как основа системы распознавания речи. Аудиальная составляющая языкового тренажера.
статья, добавлен 24.05.2018Эволюция телекоммуникационных и компьютерных технологий. Исследование алгоритмов формирования профиля трафика в сети. Оптимизация управления в условиях перегрузок. Идея и механизмы кондиционирования QoS. Методы увеличения пропускной способности сети.
научная работа, добавлен 22.02.2019Анализ решения задачи дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Основные процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 01.03.2017Основные преимущества использования нейронных сетей при обучении автоматизированному переводу. Описание общей схемы и принципа работы нейронной сети, применение данной технологии в системе NMTS. Характеристика технологий автоматического перевода.
статья, добавлен 28.01.2019Информатизация управления: виды управленческой информации и "информационная система". Виды информационных систем управления, их структура. Автоматизация обеспечение безопасности корпоративной сети. Генетический алгоритм нейросетевых технологий.
шпаргалка, добавлен 10.10.2012Рассмотрение развития, структуры, видов и применения нейросетей. Процесс обучения и передачи информации в нейросетях. Основные принципы работы итоговых нейросетей. Применение нейросетей для распознавания образов, обработки естественного языка, медицине.
статья, добавлен 26.02.2025