Современные методы нейросетевого исследования
Обзор нейросетевого метода обработки данных, который автоматизирует процесс представления знаний и способствует сокращению времени разработки. Выбор архитектуры, процесс обучения нейронной сети. Элементы теории нечетких множеств. Система нечеткого вывода.
Подобные документы
Метод 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 17.07.2013Построение модели пользователя в рекомендательных системах. Решение задачи таргетированной рекламы. Разработка прототипа мобильной рекомендательной системы на основе нейросетевого анализа изображений. Алгоритм предсказания интересов пользователя.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Искусственные 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 17.07.2013Проблема осуществления контроля сложных робототехнических систем. Применение метода регуляризации в случае возникновения нештатных ситуаций. Использование аппарата теории нечетких множеств для совместной обработки количественной и качественной информации.
статья, добавлен 04.07.2020Рассмотрение градиентной модели элемента изображения в области границы. Разработка подхода к поиску точной позиции контура. Разработка нейросетевой модели поиска точной позиции точки контура, анализ результатов работы модели, схемы нейросетевого анализа.
статья, добавлен 19.01.2018- 81. Применение нейро-нечеткого подхода для повышения надежности оптимальной работы компьютерной сети
Анализ существующих традиционных методов поиска оптимального маршрута при маршрутизации в корпоративных сетях. Прогнозирование выхода из строя жёсткого диска корпоративной сети. Структура сгенерированной системы нечеткого вывода (нейро-нечеткая сеть).
статья, добавлен 30.01.2016 Особенности процесса разработки моделей представления знаний Характеристика и отличительные черты пропозициональной, блочной, процедурной, логико-вычислительной семантической сети. Преимущества применения семантических сетей для представления знаний.
статья, добавлен 17.01.2018Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Семантическая сеть представления знаний как ориентированный граф, в узлах которого находятся имена объектов и стрелки указывают на отношения между ними. Автоматизированное построение семантической сети. Программная реализация метода представления знаний.
статья, добавлен 17.02.2019Разработка нейро-нечеткого метода обработки информации для создания моделей оценки сложности разрабатываемых программных средств. Результаты применения предлагаемого подхода к оценке сложности программных средств. Автоматизированное построение моделей.
статья, добавлен 19.01.2018Результаты исследования первичных статистических характеристик времени обработки и передачи данных в системах "облачных вычислений". Анализ методов восстановления пропущенных данных и приемы обработки данных с пропусками, выбор наиболее рациональных.
статья, добавлен 28.02.2016Теоретико-системное определение знаний. Понятие формализма и его разновидности. Исчисление предикатов первого порядка, их применение в различных системах и программная реализация. Решение задач при помощи нейронной сети. Объектное программирование.
презентация, добавлен 19.12.2013Задачи 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 08.03.2019Построение сетевой инфраструктуры центра обработки данных, отвечающей современным требованиям отрасли. Анализ изменений в данной сфере, дата-центров ведущих компаний, основных топологий и технологий. Реализация современного архитектурного решения сети.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Исследование современного итеративного метода декодирования. Особенности повышения эффективности системы помехоустойчивого кодирования за счет использования параллельных нейронных декодеров, существенно снижающих задержки на операцию декодирования.
автореферат, добавлен 31.07.2018- 91. Генератор псевдослучайных последовательностей на основе модифицированной рекуррентной нейронной сети
Архитектура и функционирование модифицированной рекуррентной нейронной сети. Метод генерации псевдослучайных последовательностей. Методика обучения модифицированной рекуррентной нейронной сети на основе алгоритма обратного распространения ошибок.
статья, добавлен 19.06.2018 Термины "логический" и "физический" как отражение различия представления данных. Схема организации файлового ввода-вывода. Эволюция концепций обработки данных. Схема управления данными в СУБД. Отличительные особенности обработки для файловых систем.
презентация, добавлен 21.02.2016Разработка 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 02.02.2019Изучение 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 19.01.2018Изучение этапов метода производящих функций для вероятностно-временных графов для решения задачи представления знаний предметных областей компьютеризированных систем обучения. Рассмотрение исходного графа сети. Анализ организации учебного материала.
статья, добавлен 14.07.2016Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.
статья, добавлен 25.03.2013Использование 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 19.06.2018Разработка подсистемы наблюдения за обозревателем сети, сбор и просмотр в реальном времени данных в виде графика, гистограммы или отчета. Рассмотрен процесс устранения неполадок и повышение производительности за счет настройки параметров система Windows.
статья, добавлен 17.12.2020- 99. Некоторые прикладные вопросы реализации сервис-ориентированной архитектуры в специализированных АСУ
Современные концепции создания больших информационных систем. Выбор архитектуры информационно-вычислительной сети. Построение базовых и прикладных сервисов. Основные протоколы, используемые при обмене данных. Обеспечение устойчивости управления сетью.
статья, добавлен 07.11.2018 Обзор современных способов диагностики и исследований социобиологических факторов развития депрессии. Проектирование, реализация и тестирование информационной системы. Принципы создания, исследование и оценка нейросетевой модели диагностики депрессии.
статья, добавлен 18.07.2020