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
Разработка алгоритма распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Распознавание образов знаков десятичной системы, построенной с помощью горизонтальных и вертикальных штрихов.
статья, добавлен 29.01.2020Алгоритмизация адаптивного искусственного интеллекта в мультиагентных играх. Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов. Исследование эффективности алгоритмов в колониях DT, ABC и в нейронной сети, обучаемой генетическим алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 01.09.2016Характеристики нейронных многослойных сетей. Математические эквиваленты нейрофизиологических понятий параметрической и топологической пластичности. Связь степени параметрической пластичности нейронной сети с числом независимо распознаваемых образов.
статья, добавлен 17.01.2018Исследование 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 24.04.2014Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Проблема 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 27.01.2019Архитектура нейронной сети, предназначенной для анализа частичных разрядов в электротехническом оборудовании. Этапы проектирования сети: выбор слоев, функций активации, механизмов регуляризации и оптимизации. Алгоритмы точного анализа частичных разрядов.
статья, добавлен 14.12.2024Метод 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 08.02.2013Методы 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 19.06.2018Нейронные 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 06.12.2015Ассоциативная 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