IV Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2002"
Байесова регуляризация обучения и интерполяция функций без кросс-валидации. Оптимизация кластерной модели. Нейросетевые аппроксимации плотности распределения вероятности в задачах информационного моделирования. Фракталы, аттракторы, нейронные сети.
Подобные документы
Использование системы компьютерной математики MathCAD для решения задач математической статистики. Анализ функций сглаживания, распределения и регрессии. Интерполяция сплайнами нескольких переменных. Распределение вероятностей. Статистика совокупностей.
реферат, добавлен 01.07.2011Показано, что главное отличие нейронных сетей от ЭВМ в том, что они не программируются, а обучаются. Схема нейронной сети с прямой передачей сигнала. Рекуррентные нейронные сети как наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь.
статья, добавлен 26.04.2019Назначение графических управляющих элементов NNTool, подготовка данных, создание нейронной сети, обучение и прогон. Разделение линейно-неотделимых множеств. Задача аппроксимации. Распознавание образов. Импорт-экспорт данных. Применение нейронных сетей.
статья, добавлен 23.01.2014Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.
книга, добавлен 18.01.2011Нейронные сети - база для организации интеллектуальных систем защиты информации автоматизированных систем. Эволюционный подход к машинному обучению интеллектуальных средств. Вычислительные модели естественного отбора. Обзор генетического программирования.
статья, добавлен 24.03.2018Понятие и задачи аппроксимации и ее применение для использования эмпирических результатов. Постановка задачи интерполяции, кубический интерполяционный сплайн. Случаи глобальной интерполяции и этапы построения ее формул. Выполнение аппроксимации MathCAD.
курсовая работа, добавлен 13.10.2014- 32. 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 Исследование возможностей современных нейросетевых подходов к решению некоторых проблем в сфере иммунологии. Основные современные нейросетевые генеративные подходы, методы их обучения. Создание нейросетевой модели на языке программирования Python.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Модели 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 17.03.2021Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.
контрольная работа, добавлен 15.03.2019Основные виды моделирования систем и их классификация. Средства AnyLogic для имитационного моделирования. Постановка задачи и формализованное описание модели в терминах AnyLogic. Исследование влияния параметров сети связи на функционирование сети связи.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Рассмотрение проблемы создания органических компьютеров, построенных из живых нейронов, с помощью которых сегодня появляется возможность спроектировать новые поколения вычислительных устройств. Нейронные сети как способ решения сложнейших задач.
статья, добавлен 26.04.2019Связь результатов, полученных при помощи обучения нейро-нечеткой сети ANFIS и выбора различных функций принадлежности. Пятислойная нейронная сеть прямого распространения сигнала. Нейронная сеть для представления нечеткой модели. Сигмоидная функция.
статья, добавлен 23.12.2020Рассмотрение исходных статистических данных для центров обработки вызовов. Анализ характеристик закона распределения входящего потока вызовов. Рассмотрение плотности вероятности времени обслуживания вызовов. Рекомендации по выбору математической модели.
статья, добавлен 29.01.2019Структура модуля "Система поддержки принятия решений по оценке соответствия аккредитационным показателям деятельности информационно-библиотечных структур вуза". Оптимизация параметров гибридной сети при мониторинге информационного библиотечного фонда.
научная работа, добавлен 11.01.2020Вычисление значения аппроксимирующих функций в узлах аппроксимации. Проверка (аналитически) условий сходимости применяемых методов решения уравнений. Условие унимодальности и выбор начального отрезка оптимизации. Определение параметров многочлена.
курсовая работа, добавлен 13.10.2017Алгоритм 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 25.03.2013Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.
реферат, добавлен 17.05.2013Телекоммуникационная сеть, представленная в виде совокупности систем массового обслуживания. Метод анализа получения математической модели оптимального распределения трафика телекоммуникационной сети по критерию минимума числа пакетов во всей сети.
статья, добавлен 07.03.2019Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Оптимизация выбора варианта распределения ресурсов для сокращения общего времени выполнения некоторого задания. Оценка длительности выполнения каждого действия, общего времени выполнения всех действий. Алгоритмы решения общей задачи распределения ресурса.
реферат, добавлен 14.06.2017История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016- 49. Информационная система автоматизации информационного оповещения сотрудников и клиентов ИТ-компании
Сценарии процесса информационного оповещения сотрудников и клиентов ИТ-компании. Оптимизация математической модели процесса информационного оповещения. Проектирование базы данных методом "Сущность - Связь" для разработанной функциональной модели.
дипломная работа, добавлен 18.05.2017 Построение модели рассеяния электрона на потенциальном рельефе. Решение уравнения Шредингера для частицы в силовом поле. Составление графика плотности вероятности распределения частицы. Разработка и описание кода программы, ее графического интерфейса.
контрольная работа, добавлен 25.10.2016