Днепропетровск, ДНУ им. Олеся Гончара, 2014 г. Цель курсовой работы: описание нейронных сетей, понятие искусственных нейронных сетей, распознавание образов. Практическая часть: использование нейронной сети Хопфилда для распознавания образов. Курсовой проект состоит из 30 страниц, 8 рисунков, 5 таблиц. На укр. языке.
НГТУ, 2013г., 34с. Дисциплина - Представление знаний в Информационных системах Данная работа позволила глубже ознакомиться c моделями нейросетей прямого распространения, алгоритмами и методами обучения. Получить навыки моделирования на основе нейронной сети Wizard_1.7 Выполнение курсовой работы по дисциплине Представление знаний в информационных системах имеет цель: - закрепить...
Нейрон элемента; Искусственные нейронные сети; Сети с прямыми связями, симметричными и литеральным торможением; Расширенная модель искусственного нейрона; Обучение нейронной сети; Нейрокомпьютеры.
Математическая модель искусственного нейрона была предложена У. Маккалоком и У. Питтсом вместе с моделью сети, состоящей из этих нейронов. Авторы показали, что сеть на таких элементах может выполнять числовые и логические операции. Практически сеть была реализована Фрэнком Розенблаттом в 1958 году как компьютерная программа, а впоследствии как электронное устройство — персептрон....
Обучение нейронной сети, Методы ускорения обучения нейронной сети, Области применения нейронных сетей, Алгоритм обратного распространения ошибки, Аппроксимация функции.
Введение.
Метод нейробиологии.
Искусственные нейронные сети.
Формальный нейрон.
Немного истории.
Первый бионический бум. Перцептрон.
Второй бионический бум.
Ассоциативная память.
Сеть Хопфилда: нейронная сеть + гамильтониан.
Общий подход.
Схема нейросети.
Режим записи и режим воспроизведения.
Метод обратного распространения ошибок.
Теория и приложениям искусственных...
Биологический прототип и искусственный нейрон. Сети Хопфилда. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. В настоящее время многие ученые занимаются исследованием нейронных сетей , устойчивости тех или иных конфигураций, однако далеко не все задачи распознавания образов могут быть решены нейронными сетями . А если и могут быть решены, то с какими-либо ограничениями, что...
Комментарии