Исследование алгоритмов распознания символов. Моделирование нейронной сети
Описание существующих видов нейронных сетей. Выявление их достоинств и недостатков. Основные возможности программного продукта Matlab. Моделирование и обучение нейронной сети на основе созданных дескрипторов для каждого символа английского алфавита.
Подобные документы
Исследование и анализ результатов сравнения нейронной сети на основе формальных понятий с другими методами классификации данных. Ознакомление с методами классификации данных на реальных датасетах. Характеристика антимононотонности соответствия Галуа.
дипломная работа, добавлен 01.09.2017На базе информации о векторе состояния нелинейной модели и его производной формирование статической нейронной сети, аппроксимирующей правую часть уравнений динамики. Линеаризация сети, в результате которой определение коэффициентов линейной модели судна.
статья, добавлен 28.10.2018Особенности использования нейронной сети для стабилизации положения подвижных элементов в среде OpenAI. Знакомство с решением задачи стабилизации положения подвижных элементов в технических системах. Рассмотрение этапов проектирования нейронной сети.
статья, добавлен 19.02.2019Использование искусственных нейронных сетей для решения большого класса задач обработки информации. Процесс функционирования гибридной радиально-базисной нейронной сети. Обеспечение качества обработки информации в последовательном on-line режиме.
статья, добавлен 19.06.2018Получение качественного прогноза. Повышение качества и точности прогнозирования, посредством выбора метода прогнозирования и разработки программного продукта, построенного на нейронной сети. Экспериментальная оценка эффективности предлагаемых критериев.
статья, добавлен 21.02.2019Общее описание нейронных сетей, их виды: однослойные и многослойные сети, персептрон, сети Хопфилда. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Релаксация стимула, возникновение ложного образа и выработка прототипа, бистабильность восприятия.
контрольная работа, добавлен 12.05.2015Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016Исследование 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 27.09.2018Специфические особенности графического интерфейса программного приложения "Сурдофон". Характеристика принципа работы системы распознавания жестового языка с помощью нескольких видеокамер. Анализ упрощенной архитектуры рекуррентной нейронной сети.
статья, добавлен 24.02.2019Понятие искусственных нейронных сетей, способы обработки информации человеческим мозгом. Разработка концепции гомеостатической искусственной нейронной сети на основе представлений о гомеостатических механизмах обработки информации в естественных системах.
статья, добавлен 30.05.2017Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013Методы оценки локальных вычислительных сетей и их компонентов. Аналитическое и имитационное моделирование. Индексы производительности. Моделирование на основе теории систем. Инструментальные средства моделирования. Примеры моделей вычислительных сетей.
контрольная работа, добавлен 04.12.2009Топология нейронной сети с добавленной сверточной плоскостью, модифицированной активационной функцией нейронов, обеспечивающая выделение сюжета на произвольном фоне. Анализ количества ложных обнаружений на различных итерациях процедуры самонастройки.
автореферат, добавлен 02.09.2018Проектирование и реализация системы, которая осуществляет процессы создания и взаимодействия группы объектов на примере искусственной нейронной сети Хэмминга. Принципы работы созданной программы и закрепление навыков программирования на языке Delphi.
курсовая работа, добавлен 24.04.2014Проблема моделирования объектов при помощи нейронных сетей. Проверка результатов полученной модели. Обмен между точностью и релевантностью. Архитектура и правила функционирования каждого слоя сети. Матрица входных данных для обучения нейро-нечеткой сети.
статья, добавлен 27.01.2019Метод синтеза полиномиальных нейронных сетей для решения задач прогнозирования нестационарных временных рядов. Характеристика метода с точки зрения численной реализации, усложнения архитектуры нейронной сети и пересчета настроенных синаптических весов.
автореферат, добавлен 30.01.2016Процесс 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 08.02.2013Нейронные 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 06.12.2015Методы анализа социальных сетей для поиска групп пользователей нового программного продукта. Требования к целевой аудитории пользователей программного продукта. Оценка достоинств и недостатков продукта по сравнению с программным обеспечением конкурентов.
статья, добавлен 19.06.2018Ассоциативная память на основе искусственной нейронной сети. Извлечение информации из ассоциативной памяти. Степень ортогональности и ее оценка при помощи Евклидова расстояния. Ключевые характеристики, определяющие качество пространственной группировки.
статья, добавлен 29.06.2017- 96. Применение нейронных сетей для построения модели прогнозирования состояния городской воздушной среды
Характеристика процессов распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Описание нейросетевых моделей прогнозирования и определение их эффективности. Пример построения структуры нейронной сети для прогнозирования распределения диоксида азота.
статья, добавлен 29.05.2017 Разработка модели обнаружения злоумышленника в информационной системе. Анализ результатов обучения и реализации нейронных сетей на основе персептрона и линейных нейронных сетей в пакете Matlab. Выявление аномального поведения пользователя в системе.
статья, добавлен 30.04.2018Модели нейронных сетей относятся к интеллектуальным системам, они позволяют улучшить результаты благодаря самообучению. Рассмотрены исследования по моделированию прогнозов котировок ценных бумаг. Нейронные сети обратного распространения. Описание модели.
статья, добавлен 17.03.2021Изучение 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 14.07.2016Кредитные отношения как один из наиболее важных аспектов современной экономической деятельности. Основные проблемы экономики, решаемые посредством технологий интеллектуального анализа данных. Теоретическое обоснование нейросетевого моделирования.
курсовая работа, добавлен 14.07.2016