Автор неизвестен.
Введение.
Параллели из биологии.
Базовая искусственная модель.
Применение нейронных сетей.
Сбор данных для нейронной сети.
Выводы.
Пре/пост процессирование.
Многослойный персептрон (MLP).
Обучение многослойного персептрона.
Алгоритм обратного распространения.
Переобучение и обобщение.
Отбор данных.
Как обучается многослойный персептрон.
Другие...
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...
Сведения из высшей математики. Векторные пространства. Матрицы и линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его кибернетическая модель. Метод нейробиологии. Биологический нейрон. Нейронные сети. Биологическая изменчивость и обучение нейронных сетей. Формальный нейрон. Обучение нейрона детектированию границы "черное-белое" Персептрон Розенблатта. Теорема об...
Пер. с англ. Ю.А. Зуева, В.А. Точенова. — М.: Мир, 1992. В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих...
Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов функционирования нейронных сетей и их обучения по методу обратного распространения.
Пособие содержит описания структуры нейронных сетей, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок ее выполнения
Учеб. пособие по курсу «Нейронные вычислительные сети» – М.: МГУПИ, 2009. – 96 с. Рассматриваются основы искусственных нейронных сетей, современные программные нейросимуляторы и примеры моделирования нейронных сетей типа «Многослойный персептрон». Содержит практический курс, базирующийся на нейросимуляторе TRAJAN. Отражает десятилетний опыт обучения студентов в области...
М.: Диалог-МИФИ, 2001. — 630 с. — (Пакеты прикладных программ. Кн. 4). — ISBN 5-86404-144-0 (Кн. 4) 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...
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...
Вчера постирал семестровку - рубашку, которую носил не стирая семестр, и одновременно легко решил сложную задачу при помощи АНФИСы - системы нейро-нечеткого вывода ANFIS пакета MatLAB. Файл с методичкой прилагается. Всем чистых рубах и успехов. Почти как Юлий Цезарь - Аким.
ИПМ им. М.В.Келдыша РАН, Москва, 2008. Искусственные нейронные сети являются одним из основных направлений современной теории искусственного интеллекта. Изложены биологические предпосылки создания теории искусственных нейронных сетей. Дано определение формального нейрона. Рассмотрены однослойные и многослойные нейронные сети. Приведена основная теорема для аппроксимации функций...
В реферате представлен обзор нейросетей, их свойства, области применения, классификация. Показаны структура и принцип работы нейросетей, а так же принципы обучения. Так же приведен приведен пример нейросетевого регулятора с наблюдающим устройством (15 стр. )
Монография. Х.: ИД «ИНЖЭК», 2006.- 240 с. ISBN: 966-392-078-5 В последнее время в экономических исследованиях получили распространение новые математические инструменты к которым относятся и искусственные нейронные сети (ИНС). В данной работе кратко изложена информация об ИНС, а затем на ее основе рас-сматриваются приложения нейронных сетей к моделированию инвестиционных...
Обучение нейронной сети, Методы ускорения обучения нейронной сети, Области применения нейронных сетей, Алгоритм обратного распространения ошибки, Аппроксимация функции.
Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов решения задач классификации с помощью нейронной сети Кохонена и методов обучения такой сети. Пособие содержит описания структуры нейронной сети, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок ее выполнения
Самара: Самарский государственный технический университет, 2005. - 4 с. Пособие призвано облегчить выполнение лабораторных работ по дисциплине «Моделирование систем». Методические указания предназначены для студентов специальностей 22.01.01 - Управление и информатика в технических системах и 22.03.01 - Автоматизация технологических процессов и производств (компьютерные системы...
Применение нейронных сетей для решения задач аппроксимации функций, классификации и оптимизации.
Исследование процедур работы с нейросетевыми ПП при решении задач аппроксимации функции, классификации и оптимизации. Работа с нейросетевым пакетом Neural Planner.
Продукционная модель Изучение работы персептрона. Нейросеть (распознавание нарисованных цифр) Изучение алгоритма обратного распространения (Прогнозирование курса валюты) Изучение принципов работы сети Кохонена. Кодирование нечисловых данных (классификация данных). изучение принципов работы сети встречного распространения (сжатие изображения).
Учеб. пособие. — Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. — 347 с. — ISBN 5-7636-0477-6. Пособие написано на основе курса лекций по нейроинформатике в течение ряда лет, читавшегося автором в КГТУ. В пособии рассмотрены все основные парадигмы нейронных сетей. Предложен ряд лабораторных работ по курсу. Даны программы для выполнения лабораторных работ. Предназначено как для использования в...
Новосибирск: Наука, Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296 с. Возможности нейронных сетей. Решение задач нейронными сетями. Быстрое дифференцирование, двойственность и обратное распространение ошибки. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем. Медицинская нейроинформатика. Погрешности в нейронных сетях. Скрытые параметры и транспонированная регрессия. Нейронные...
Нейрон элемента; Искусственные нейронные сети; Сети с прямыми связями, симметричными и литеральным торможением; Расширенная модель искусственного нейрона; Обучение нейронной сети; Нейрокомпьютеры.
М.: Московская финансово-промышленная академия, 2009. Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в финансовой области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах...
Среди различных конфигураций искусственных нейронных сетей (НС) встречаются такие, при классификации которых по принципу обучения, строго говоря, не подходят ни обучение с учителем [1], ни обучение без учителя [2]. В таких сетях весовые коэффициенты синапсов рассчитываются только однажды перед началом функционирования сети на основе информации об обрабатываемых данных, и все...
В статье рассмотрены основы теории нейронных сетей, позволяющие в дальнейшем обратиться к конкретным структурам, алгоритмам и идеологии практического применения сетей в компьютерных приложениях.
Уфа, УГАТУ; преподаватель Низамова Г.Ф.; факультет АТС; год: 2011; 20 стр. Содержание: Введение Структура сети Кохонена Обучение сети Кохонена Выбор функции «соседства» Карта Кохонена Задачи, решаемые при помощи карт Кохонена Список литературы
Habrahabr.ru, 2016. — 60 с.
«Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется...
14 с. Данный труд кратко, локанично и достаточно точно описывает теоретические подходы к построению нейронных сетей, а значит - к моделированию. После построения модели экономического явления можно, пользуясь моделью делать прогноз изменений, динамики, и т.д. А так как модель самообучаема, то результаты могут и превзойти ожидания. Нейронные сети представляют собой новую и...
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.
Мы приглашаем Вас в STATISTICA Нейронные Сети. Впервые нейронные сети благодаря усилиям StatSoft полностью переведены на русский язык и доступны самому широкому кругу пользователей в экономике, бизнесе, промышленности, медицине и других областях. Вообще нейросетевые методы применяются там, где классические методы анализа не дают удовлетворительных результатов. Это основной...
РГР по предмету "Интеллектуальные системы управления" (Вариант 12) УГАТУ, специальность АТП преподаватель: Новопольцев М. Ю. В архиве имеется файл N 3.DOC с подробным описанием алгоритма обучения без учителя на C++ (С. Короткий)
Монография, Москва, Издательство "Креативная экономика", 2012, 144с. В монографии рассмотрены концептуальные подходы к изучению важнейших особенностей и характеристик конфликтов в отношениях между государствами, образования «тупиков» в переговорном процессе и поиска путей выхода из них, вопросы транспарентности и использования мер доверия, а также построения специальных...
Учебное пособие для студентов специальностей Н.02.02 -«радиофизика», Н.02.03 - «физическая электроника» / Авт. сост. Л. В. Калацкая, В. А. Новиков, В. С. Садов. – Мн.: БГУ, 2002. – 76с.
Нейронные искусственные сети, успешно применяемые для решения задач классификации, прогнозирования и управления, обеспечивают предельное распараллеливание алгоритмов, соответствующих...
НУК, 6 стр. Дисциплина "Интеллектуальные технологии в управлении". Задание: Построить модель искусственного нейрона. Построить САУ с ПИД-регулятором. Построить САУ с нейронным ПИД-регулятором. Сравнить работу классического регулятора и нейронного регулятора. Оптимизировать работу нейронного регулятора по минимальной ошибке. Лаба выполнена с помощью пакета Simulink в среде...
Интеллектуальные информационные сети: понятие нейронных сетей, понятие экспертной системы, обучение нейронных сетей, построение нечетких сетей, используется встроенный пакет NNTool системы MatLAB.
Решение задачи кластеризации с помощью нейросетевого
моделирования. Изучение алгоритма решения задачи кластеризации с помощью нейросетевого моделирования и исследование процесса применения нейросетевого пакета SOMap Analyzer 1.0 для решения этой задачи.
Первая статья посвящена описанию применения нейросетевых алгоритмов наряду со стандартными методами линейного и нелинейного регрессионных анализов, нелинейного программирования к прогнозированию рыночных тенденций и оптимальному распределению свободных средств банка между различными рынками и различными инструментами рассматриваемого рынка на примере программного продукта...
Для студентов политехнического института.
Задание: Написать программу, реализующую обучение однослойного персептрона. В качестве примера выбрана следующая задача - нейронной сети предъявляется вектор, состоящий из 10 компонент, каждая из которых может быть нулем или единицей. Сеть должна научиться определять, чего больше - нулей или единиц.
Содержит описание дельта-правила, и...
Учебно-методическое пособие. — Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет (УГНТУ), 2006. — 24 с. Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов функционирования нейронных сетей и их обучения по методу обратного распространения. Пособие содержит описания структуры нейронных сетей, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок...
М.: МИЭТ, 2009. — 16 с. Содержание: Нейронные сети. Нейрон как простой вычислительный элемент; персептрон; многослойные нейронные сети; ускоренное обучение в многослойных нейронных сетях; сеть Хопфилда; самоорганизующиеся нейронные сети, самообучающиеся системы.
Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Изучение модели нейрона персептрона и архитектуры персептронной однослойной нейронной сети; создание и исследование моделей персептронных нейронных сетей в системе MatLAB.
Сборник статей молодых ученых – представителей красноярской школы нейроинформатики. Большинство работ связано с созданием нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах. Представлены новые алгоритмы решения классической проблемы заполнения пробелов в данных, описаны технологии нейросетевого производства явных знаний из данных,...
Шишкин А.Л. БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 5 курс, Санкт-Петербург, 2011. 6 с. Дисциплина - Представление знаний в ИС. Архив содержит отчет по лабораторной работе и программу. Цель работы: реализовать нейронную сети и алгоритм обучения методом обратного распространения ошибки.
Отчет по лабораторной работе. Уфа: УГАТУ, 2012 г., 10 стр. Дисциплина: "Интеллектуальные системы". Преподаватель: Жернаков С.В. Цель работы: закрепить навыки применения математического аппарата нейронных сетей для решения задачи распознавания образов, ознакомиться с пакетом нейросетевого моделирования Trajan 3.0.
1 Два направления: нейрокибернетика; кибернетика «черного ящика» 2 Архитектура и функциональные возможности NEURO MATRIX NM 6403/6304 2.1 Внешний интерфейс процессора 2.2 Общее описание внутренней структуры процессора
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....
В данной статье разделе рассматривается процедура синтеза нейронных сетей, которые структурно подобны алгоритмам быстрого преобразования Фурье (БПФ). Синтез реализован как многошаговый процесс порождения нейронных слоев. Приведены примеры и количественные оценки структурных моделей.
Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Изучение и усвоение методов моделирования и принципов функционирования нейро-нечетких сетей, в том числе при решении задач экономического прогнозирования, а также приобретение навыков по конструированию нейро-нечетких сетей в среде MatLAB.
ВСГУТУ, Улан-Удэ, 2013. — 4 с.
Цель работы: Освоение основных приемов работы с программным продуктом NeuroPro в ходе создания и обучения простейшей нейронной сети
М.: Наука, 1990. — 112 с. — ISBN: 5-02-006670-2. В монографии описывается нейронный автомат, в котором решается задача о выживаемости нейронов в условиях ограниченного питания. В качестве побочных следствий (эпифеноменов) при решении задачи о минимизации потребления у системы возникают: память, механизм поведения, механизм самочувствия. В терминах нейронно-энергетической логики...
УГНТУ, Уфа, Янтудин М.Н., 2010г. - 23 стр. Дисциплина - Нейронные сети. Теоретические основы нейроинформатики. Элементы нейронных сетей. Архитектура нейронных сетей. Обучение нейронных сетей. Переобучение нейронной сети. Модели нейронных сетей. Программное обеспечение для работы с нейронными сетями. Использование нейронных сетей при принятии инвестиционных решений на рынках...
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...
РГСУ г.Москва. ПИЭ-з-6, 2012, преп.Крашенников А.М. Задание: Изучение основ применения искусственных нейронных сетей (ИНС) в среде нейропакета JavaNNS (Java Neural Network Simulator) для распознавания образов сетями прямого распространения информации (многослойными перцептронами). Построить и обучить сеть, способную распознавать следующие изображения: квадрат, круг, треугольник,...
Сборник научных трудов. — Красноярск: КГТУ, 1998. — 205 с.
Россиев А. А. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах
Горбунова Е. О. Финитность и детерминированность простых программ для кинетической машины кирдина
Горбунова Е. О. Алгоритмическая универсальность кинетической машины кирдина
Сенашова М. Ю. Погрешности нейронных сетей....
Шпаргалка по дисциплине "Моделирование нейронных сетей" (Моделювання нейронних мереж)
ДНУ им О. Гончара Факультет Физики, электроники и компьютерных систем
19 вопросов.
Вопросы:
Нечёткое множество, функция принадлежности. Основные понятия.
Основные характеристики нечётких множеств.
Кусочно-линейные функции принадлежности.
Z-образные и S-образные функции принадлежности....
В терминологии, моделях и функциях, используемых для искусственных нейронных сетей, многое заимствовано из биологических нейронных сетей. В то же время обучение в искусственных нейронных сетях во многом отличается от соответствующих процессов в биологических сетях. Искусственные нейронные сети обучаются на основе упрощённых алгоритмов, адаптирующих синаптические веса. Эти...
НУК, Дисциплина - "Компьютеризированные системы искусственного интеллекта". Лаба реализована в среде Delphi. В архиве имеется как отчёт по лабе, так и исходники. Задание: C помощью 2 «нейронов Троянда» и с помощью 6 ограничительных значений распознать 1-ю литеру своей фамилии ("П"). Есть 2 класса. Следовательно, один из них представляет букву «П», все остальные – второй класс....
Вступ Основні відомості про штучний інтелект. Поняття нейронних мереж та їх особливості. Особливості використання нейронних мереж. Поняття експертних систем. Особливості їх будови і використання та відмінність від експертних систем. Висновок Список використаної літератури
М.: Издательские решения, 2019. — 115 с. — ISBN: 9785449639288. В книге изложены методы построения динамических диалоговых интернет-приложений на основе нейронных лингвистических моделей. Описаны способы конструирования лингвистических нейронов и их применения для решения различных прикладных задач. В качестве приложения в книгу включены программы, позволяющие читателю...
Вінниця, ВНТУ, 2010, стр. 59. Зміст Лабораторна робота №1: Алгоритм зворотнього поширення помилки пакет NEUROSHELL Лабораторна робота №2: Дослідження штучних нейроних сіток Хопфілда Лабораторна робота №3: Нейронні класифікатори Хемінга Лабораторна робота №4: Застосування штучних нейронних мереж для прогнозування інформаційних систем Лабораторна робота №5: Мережа Кохонена...
Шишкин А.Л. Дисциплина - представление знаний в ИС. БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 5 курс, Санкт-Петербург, 2011. Архив содержит отчет по лабораторной работе и программу. Цель работы: реализовать сеть адаптивной резонансной теории.
Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Знакомство с методологией нечеткого моделирования. Описание заданной нелинейной функции множеством правил вида ЕСЛИ-ТО.
Методические указания. - Шостка: ШІ СумДУ, 2019. - 20 с. для магистров специальности "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології". Методические указания составлены в соответствии с программой курса «Нечітка логіка та нейронні системи» и содержат 3 лабораторные работы по указанному курсу и перечень используемой литературы: - синтез и исследование агрегированых...
Комментарии