Генетическая топология поиска нейросетевых моделей
Общая структура топологии применения генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей. Методы и алгоритмы предварительной подготовки данных, расчета структуры нейросети и модифицированных методов обучения, проверки работы на валидационной выборке.
Подобные документы
Основная задача обучения единичной нейросети. Предобработка данных, выбор примеров в обучающую выборку. Схемы экстраполяции и оценивания предельных значений эффектов. Растущие нейронные сети, коллективы нейросетей. Сущность гибридных алгоритмов.
статья, добавлен 08.02.2013Анализ 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 01.03.2017Модель OSI - семиуровневая архитектура взаимодействия программного и аппаратного обеспечения сеанса связи. Соответствие модели OSI и других моделей сетевого взаимодействия. Базовые топологии локальных вычислительных сетей, их практическая реализация.
контрольная работа, добавлен 12.11.2012Локальная вычислительная сеть. Сетевые устройства и средства коммуникаций. Хаоактеристика топологии вычислительной сети. Топология типа звезда. Кольцевая топология. Структура логической кольцевой цепи. Шинная топология. Древовидная структура ЛВС.
реферат, добавлен 05.01.2009Анализ проблемы и инструментов поиска людей по интересам, типы приложений для поиска людей в социальных сетях. Сбор и обработка информации из социальных сетей, проектирование алгоритмов приложения. Алгоритмы аутентификации и авторизации пользователя.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Рассматривается применение нейросетевых технологий при разработке методов защиты информации. Анализ системы биометрической аутентификации и ее реализация с помощью нейронных сетей. Возможность утечки: угроза разглашения и несанкционированного доступа.
статья, добавлен 25.08.2020Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Рассмотрение 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 01.03.2019Разработка и внедрение модели кредитного скоринга с использованием нейронных сетей. Модель будет прогнозировать платежеспособность клиентов банка. Описание реализации. Предобработка входных данных. Процедура обучения нейронной сети, тестирование.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Основы и принципы построения, обучения, функционирования, области применения и характеристики наиболее распространенных специализированных искусственных нейронных сетей (нейронных парадигм), предназначенных для решения различных классов прикладных задач.
учебное пособие, добавлен 09.09.2012Разработка 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.
курсовая работа, добавлен 21.02.2016Автоматизация проектирования локальных сетей Ethernet и ATM при построении вычислительных сетей, предназначенных для передачи разнородного трафика. Синтез структур Ethernet и ATM с помощью генетических алгоритмов нейронных сетей. Типы коммутации пакетов.
статья, добавлен 06.05.2018Разработка интеллектуальных систем, основанных на знаниях нейросетевых и нейрокомпьютерных технологий. Использование нейронных сетей при решении предоставления кредита в современном банке. Создание экспертных систем и организация ассоциативной памяти.
контрольная работа, добавлен 29.11.2015- 114. Топология сети SDH
Стандартные топологии сетей SDH. Резервирование канала приёма и передачи сигнала с помощью мультиплексоров. Интенсивность трафика в сети. Топология "звезда" c мультиплексором в качестве концентратора. Линейная архитектура для сетей большой протяженности.
реферат, добавлен 09.02.2016 Изучение особенностей и принципов создания нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах. Описание технологии нейросетевого производства явных знаний из данных. Проблема "бесструктурного параллелизма".
материалы конференции, добавлен 08.02.2013Нейронные сети - мощный и гибкий механизм прогнозирования. Особенности разработки прогнозирующих систем, основанных на анализе исторических данных. Методы работы алгоритмов в условиях неопределенности. Оценка точности предсказания и быстродействия.
статья, добавлен 25.02.2019Понятие генетических алгоритмов как аналитических технологий, созданных и выверенных самой природой за миллионы лет ее существования. Особенности разработки системы, генерирующей решение с помощью генетических алгоритмов, характеристика их источника.
курсовая работа, добавлен 21.10.2013- 118. 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 Трудности алгоритма обучения персептрона. Методика вычисления выходов слоя Кохонена до применения активационной функции. Нейрочип – программируемое устройство, которое имеет операционные узлы для выполнения операций, свойственных нейронным сетям.
курс лекций, добавлен 17.01.2022- 120. Аспекты применения сверточных нейронных сетей при обнаружении скрытой информации в изображениях
Решение стегоанализа с применением искусственных нейронных сетей. Описание методики стеганографического анализа изображений, которая состоит в синтезе сигнатурного и статистического алгоритмов. Методика распознавания скрытой информации в изображениях.
статья, добавлен 16.05.2022 Использование искусственных нейронных сетей, их способность к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей для эффективного решения поставленной задачи. Применение нейронных сетей в области телекоммуникаций, экономики и финансов.
статья, добавлен 26.04.2017Определение видов нейронных сигналов, методики обучения и тестирования в зависимости от типа используемой автономной навигационной системы. Рассмотрение случаев, когда счисление ведётся на основе данных от лага, гирокомпаса или инерциальной системы.
статья, добавлен 28.10.2018Преимущества применения нейронных сетей для распознавания объектов. Разработка алгоритма обработки образа с помощью нечеткой логики в системе технического зрения. Бинаризация и кодирование изображения при его преобразовании из цветного в оттенки серого.
курсовая работа, добавлен 29.03.2021Сущность компьютерных комплексов как автоматизированных систем. Классификация компьютерных сетей. Способы организации обработки данных и типы информационных систем. Поддерживаемые типы данных. Архитектура логической и физической топологии связей.
реферат, добавлен 20.12.2010- 125. Топология сетей
Основные виды топологии, их достоинства и недостатки. Геометрическая форма и физическое расположение компьютеров по отношению к друг другу. Построение сети по шинной схеме. Древовидная структура. Объединение сети при помощи магистральной линейной шины.
презентация, добавлен 13.02.2015