Packt Publishing Ltd., 2019. — 301 p. — ISBN: 978-1-78913-890-0. Code files only! Build your Machine Learning portfolio by creating 6 cutting-edge Artificial Intelligence projects using neural networks in Python Neural networks are at the core of recent AI advances, providing some of the best resolutions to many real-world problems, including image recognition, medical...
Packt Publishing, 2019. — 269 p. — ISBN: 978-1-78899-259-6. Code files only! Design and create neural networks with deep learning and artificial intelligence principles using OpenAI Gym, TensorFlow, and Keras Neural networks play a very important role in deep learning and artificial intelligence (AI), with applications in a wide variety of domains, right from medical diagnosis,...
Packt, 2019. — 368 p. — ISBN: 9781838824914. !Code files ncrease the performance of various neural network architectures using NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT, Novelty Search, SAFE, and Deep Neuroevolution. Key Features Implement neuroevolution algorithms to improve performance of various neural network architectures Get well-versed with evolutionary algorithms and neuroevolution...
Packt, 2019. — 462 p. — ISBN: 9781789536089. !Code files Book Description Your one-stop guide to learning and implementing artificial neural networks with Keras effectively Key Features Design and create neural network architectures on different domains using Keras Integrate neural network models in your applications using this highly practical guide Get ready for the future of...
Packt Publishing, 2018 - 272p. - ISBN: 1789130336 !Code files only! Learn how to apply TensorFlow to a wide range of deep learning and Machine Learning problems with this practical guide on training CNNs for image classification, image recognition, object detection and many computer vision challenges. Key Features Learn the fundamentals of Convolutional Neural Networks Harness...
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...
М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. — 201 с. В книге рассмотрены теоретические аспекты подобных сетей,именно, аппарат нечеткой логики,основы теории искусственных нейронных сетей и собственно гибридных сетей применительно к задачам управлениям и принятия решения в условиях неопределенности. Рекомендовано УМО по образованию в области статистики, прикладной информатики и математических методов в...
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).
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...
Программа NeuroPro 0.25 является свободно распространяемой бета-версией разрабатываемого программного продукта для работы с искусственными нейронными сетями и производства знаний из таблиц данных с помощью нейронных сетей. Возможности программы: Чтение, запись, редактирование, конвертирование файлов данных, представленных в форматах dbf (СУБД dBase, FoxPro, Clipper) и db (СУБД...
Пакет Neuro office предназначен для проектирования интеллектуальных программных модулей, построенных на основе нейронных сетей с ядерной организацией. Результатом проектирования является обученная нейронная сеть с программным интерфейсом, соответствующем модели многокомпонентных объектов (COM-технология), что позволяет легко встраивать интеллектуальный модуль в любое приложение...
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.
Cube Analyzer 1.0 — это система оперативного анализа данных, основанная на применении технологий OLAP.
Neural Analyzer 1.0 — программный эмулятор нейронной сети. Эта система реализована на базе нейронной сети с возможностью использования для обучения одной из парадигм: обратного распространения ошибки (Back Propagation); Resilent Propagation; сопряжённых градиентов...
Комментарии