Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Архангельский А.А. Нейрокомпьютерные системы. Различение образов эмуляторами нейронных сетей: Методические указания к лабораторной работе

  • Файл формата rar
  • размером 122,91 КБ
  • содержит документы форматов html image
  • Добавлен пользователем , дата добавления неизвестна
  • Описание отредактировано
Архангельский А.А. Нейрокомпьютерные системы. Различение образов эмуляторами нейронных сетей: Методические указания к лабораторной работе
Методические указания. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций имени М.А. Бонч-Бруевича (СПбГУТ).
Приведены методические указания по выполнению лабораторной работы по курсу "Нейрокомпьютерные системы". Цель работы - продемонстрировать возможности различения зрительных образов на основе эмуляторов нейронных сетей Neuro Windows и Nbp.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация

Смотри также

Подробнее

Архангельский А.А., Усков М.В. Нейрокомпьютерные системы.Прогнозирование случайных процессов эмуляторами нейронных сетей

  • html
  • image
Лабораторная работа № 2. СПГУТелекоммуникаций. В лабораторной работе используются эмуляторы NeuroPro 0.25 и Forecast, в первом эмуляторе в качестве примера приводится возможность прогноза результатов выборов, а во втором эмуляторе реализуется система прогнозирования отказов аппаратуры связи. Цель работы – ознакомление с основными параметрами нейронной сети и исследование...
  • 356,35 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Бодянский Е.В., Руденко О.Г. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения

  • djvu
Харьков: Телетех, 2004. - 369. Рассмотрены основные типы нейронов, архитектур, алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется задачам обработки информации в реальном времени: классификации, эмуляции, прогнозирования, управления и т. п. в условиях структурной и параметрической неопределенности. Наряду с традиционными книга содержит оригинальные...
  • 2,25 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Леонов С.Ю. Лабораторные работы №11-12. Нейронная сеть Хемминга

  • pdf
Харьков. НТУ-ХПИ. 2001 г. 10 стр. Методические указания к лабораторным работам по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта". Цель работы - приобретение и закрепление знаний, получение практических навыков работы с нейронной сетью Хемминга.
  • 126,61 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Леонов С.Ю. Лабораторные работы №7-8. Нейронная сеть Хебба

  • pdf
Харьков. НТУ-ХПИ. 2002г. 12 стр. Методические указания к лабораторным работам по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта". Цель работы - приобретение и закрепление знаний, получение практических навыков работы с простейшими нейронными сетями, для обучения которых используется алгоритм Хебба.
  • 201,28 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Медведев В.С, Потемкин В.Г. Нейронные сети. MatLAB 6

  • djvu
Под общ. ред. В.Г.Потемкина. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 496 с. В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox (ППП NNT) версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MatLAB версий 5.3 и 6. Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных сетей; вторая – включает справочный...
  • 18,18 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Хайкин Саймон. Нейронные сети. Полный курс

  • djvu
Пер. с англ. — 2-е изд., испр. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с. — ISBN 5-8459-0890-6. В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную...
  • 11,26 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Наверх