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.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курс лекций
Язык русский
Дата добавления 08.02.2013
Размер файла 1,1 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.


Подобные документы

  • Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.

    контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011

  • Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.

    дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.10.2015

  • Компьютерное моделирование - вид технологии. Анализ электрических процессов в цепях второго порядка с внешним воздействием с применением системы компьютерного моделирования. Численные методы аппроксимации и интерполяции и их реализация в Mathcad и Matlab.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 21.12.2013

  • Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.

    презентация [1,3 M], добавлен 23.09.2015

  • Зависимость функций плотности вероятности, кумулятивного и обратного кумулятивного распределений от их параметров. Представление примеров вычисления вероятностей и доверительных интервалов. Рассмотрено нормального, логнормального, бинарного распределения.

    курсовая работа [377,0 K], добавлен 28.07.2012

  • Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.

    реферат [136,2 K], добавлен 25.04.2016

  • Информационные ресурсы в области науки и техники. Характеристика деятельности организаций: Всероссийского научно-технического информационного центра, объединения "Росинформресурс", общие сведения о ВИНИТИ, Информационно-издательском центре Роспатента.

    реферат [29,4 K], добавлен 22.06.2011

  • Задачи моделирования освещения. Локальные и глобальные модели. Диффузное и зеркальное отражение. Уравнение освещенности Фонга. Интерполяция цвета (закраска Гуро). Вычисление нормалей и клонирование вершин. Ошибки интерполяции Фонга, поддержка в OpenGL.

    презентация [71,7 K], добавлен 14.08.2013

  • Роль интерполяции функций в вычислительной математике. Реализация интерполирования функций полиномом Лагранжа в программном продукте MatLab. Интерполяционная формула Лагранжа. Интерполяция по соседним элементам, кубическими сплайнами. Анализ результатов.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 10.06.2012

  • Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.

    лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010

  • Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.

    контрольная работа [229,5 K], добавлен 28.05.2010

  • Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 06.12.2010

  • Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.

    дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014

  • Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.

    дипломная работа [955,3 K], добавлен 06.11.2011

  • Модели оценки кредитоспособности физических лиц в российских банках. Нейронные сети как метод решения задачи классификации. Описание возможностей программы STATISTICA 8 Neural Networks. Общая характеристика основных этапов нейросетевого моделирования.

    дипломная работа [1,4 M], добавлен 21.10.2013

  • Различные методы решения задачи классификации. Нейросетевые парадигмы, методы обучения нейронных сетей, возникающие при этом проблемы и пути их решения. Описание программной реализации классификатора, его функциональные возможности и результаты обучения.

    дипломная работа [1,0 M], добавлен 28.12.2015

  • Статистическая аппроксимация законов распределения. Основные теоретические сведения теории классификации. Алгоритмы параметрической аппроксимации функции плотности распределения вероятностей. Апробация и применение средств автоматизации в виде макросов.

    дипломная работа [5,0 M], добавлен 23.08.2009

  • Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.

    реферат [270,4 K], добавлен 07.03.2009

  • Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.

    реферат [78,9 K], добавлен 22.01.2015

  • Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.

    дипломная работа [962,4 K], добавлен 23.06.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.