Нейронные сети - функционирование, активация, персептроны

Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Информатика
Вид презентация
Язык русский
Прислал(а) chastinvest
Дата добавления 16.10.2013
Размер файла 127,7 K

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.


Подобные документы

  • Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.

    дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013

  • 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

  • Обучение простейшей и многослойной искусственной нейронной сети. Метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Реализация в программном продукте NeuroPro 0.25. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.

    курсовая работа [1019,5 K], добавлен 05.05.2015

  • Рассмотрение способов применения и основных понятий нейронных сетей. Проектирование функциональной структуры автоматизированной системы построения нейросети обратного распространения ошибки, ее классов и интерфейсов. Описание периода "бета тестирования".

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 02.03.2010

  • Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.

    курсовая работа [249,3 K], добавлен 22.06.2011

  • 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

  • Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.09.2013

  • 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

  • Обзор программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.

    дипломная работа [590,7 K], добавлен 17.08.2011

  • Понятия интеллектуальной информационной системы. Нейронные сети и информационные программные средства для реализации их алгоритмов. Моделирование систем в среде MATLAB. Особенности выполнения демонстрационного примера "Обучение персептрона с Learnpn".

    курсовая работа [572,8 K], добавлен 20.02.2013

  • Обучение нейронных сетей как мощного метода моделирования, позволяющего воспроизводить сложные зависимости. Реализация алгоритма обратного распространения ошибки на примере аппроксимации функции. Анализ алгоритма обратного распространения ошибки.

    реферат [654,2 K], добавлен 09.06.2014

  • 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

  • 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

  • Классификация компьютерных сетей в зависимости от удалённости компьютеров и масштабов. Топология сети как физическая конфигурация сети в совокупности с ее логическими характеристиками. Основные базовые топологии сети, многозначность понятия топология.

    контрольная работа [1,2 M], добавлен 12.07.2010

  • Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.

    дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017

  • Простейшая сеть, состоящая из группы нейронов, образующих слой. Свойства нейрокомпьютеров (компьютеров на основе нейронных сетей), привлекательных с точки зрения их практического использования. Модели нейронных сетей. Персептрон и сеть Кохонена.

    реферат [162,9 K], добавлен 30.09.2013

  • Преимущества и недостатки нейронных сетей с радиальными базисными функциями (РБФ). Функции newrbe и newrb для построения РБФ общего вида и автоматической настройки весов и смещений. Пример построения нейронной сети с РБФ в математической среде Matlab.

    лабораторная работа [238,7 K], добавлен 05.10.2010

  • Анализ нейронных сетей и выбор их разновидностей. Модель многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения ошибки. Проектирование библиотеки классов для реализации нейросети и тестовой программы, описание тестирующей программы.

    курсовая работа [515,4 K], добавлен 19.06.2010

  • 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

  • История возникновения, примеры использования и основные виды искусственных нейронных сетей. Анализ задач, решаемых при помощи Персептрона Розенблатта, создание схемы имитационной модели в среде Delphi. Исходные коды компьютерной программы Perseptron.

    дипломная работа [933,1 K], добавлен 18.12.2011

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.