Простейший способ вычисления показателей значимости первого порядка для сетей обратного распространения
Изучение вычислительно экономичного, не зависящего от вида целевой функции и структуры нейросети, решения для определения значимости элементов и сигналов нейросети. Оценка первого порядка изменения выходных сигналов нейросети, как показатель значимости.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 08.02.2013 |
| Размер файла | 215,8 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
Основные отличия нейросетей от других методов. Неформализуемые и трудно формализуемые задачи. Моделирование интеллектуальной деятельности человека. Оценка стоимости квартир в Перми с использованием нейронных сетей. Проектирование и обучение нейросети.
презентация [139,4 K], добавлен 14.08.2013Рассмотрение 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 02.03.2010Понятие и направления анализа акций. Изучение принципов работы нейросети с использованием программы "Нейросимулятор". Создание оптимально работающей нейросети для прогнозирования котировок акций, этапы данного процесса и оценка полученных результатов.
презентация [42,3 K], добавлен 19.08.2013Анализ 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 19.06.2010Разработка алгоритма и программы на персональном компьютере двухслойной нейросети, аналогичной программы на микроконтроллере STM32F407VG. Этапы реализации обучения нейросети и передачи весовых коэффициентов на микроконтроллер по интерфейсу связи UART.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 21.02.2016Принцип работы нейросетей и модели синтеза. Ключевые моменты проблемы распознавания речи. Система распознавания речи как самообучающаяся система. Описание системы: ввод звука, наложение первичных признаков на вход нейросети, модель и обучение нейросети.
курсовая работа [215,2 K], добавлен 19.10.2010Моделирование и программирование динамических систем. Градиентный метод первого порядка; математическое описание системы и значений переменных в виде полиномиальной линейной модели, статистический анализ; алгоритм моделирования, разработка программы.
курсовая работа [447,0 K], добавлен 12.06.2011Обыкновенное дифференциальное уравнение первого порядка. Задача Коши, суть метода Рунге-Кутта. Выбор среды разработки. Программная реализация метода Рунге-Кутта 4-го порядка. Определение порядка точности метода. Применение языка программирования C++.
курсовая работа [163,4 K], добавлен 16.05.2016Обучение 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 09.06.2014Прогнозирование транспортных происшествий с помощью нейросети, оценка эффективности её использования. Параметры, соотношение между теоретическими, модельными значениями. Результаты нейросетевого моделирования возможности попасть в дорожное происшествие.
презентация [480,1 K], добавлен 14.08.2013Обзор методов решения в Excel. Рекурентные формулы метода Эйлера. Метод Рунге-Кутта четвертого порядка для решения уравнения первого порядка. Метод Эйлера с шагом h/2. Решение дифференциальных уравнений с помощью Mathcad. Модифицированный метод Эйлера.
курсовая работа [580,1 K], добавлен 18.01.2011Специфические особенности распознавания лиц. Взаимодействие компьютер - человек. Создание новой нейросистемы, разработанной в программе разработчиков Borland Delphi, которая будет состоять из поля захвата изображения и дальнейшим обучением нейросети.
презентация [212,5 K], добавлен 14.08.2013Искусственный интеллект – компьютерное моделирование интеллектуальной деятельности человека. Создание и применение нейросети при выборе профессии финансового аналитика; обучение, ошибка сети, суммарный анализ; эффективность и способность сети к обобщению.
презентация [500,7 K], добавлен 14.08.2013Среднеквадратические значения напряжения и тока как одни из параметров периодических сигналов. Специфические особенности использования аппроксимационного подхода для определения квазидетерминированных сигналов и метрологического анализа результатов.
диссертация [3,7 M], добавлен 04.06.2017Работа с матрицами и векторами в программе MathCAD, Pascal, Excel. Поиск экстремума целевой функции двух переменных. Дифференциальное уравнения первого порядка с начальными условиями. Определение оптимального плана перевозок. Функция одной переменной.
курсовая работа [21,5 M], добавлен 11.02.2013Проект функционального узла для выполнения микроопераций в вычислительной системе; анализ вариантов реализации. Интегральная и электрическая схемы узла; оценка переходных процессов и предельного быстродействия. Расчет и выбор генератора тактовых сигналов.
курсовая работа [540,1 K], добавлен 21.10.2012Диагностический 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 22.06.2011Суть метода Рунге-Кутта и его свойства. Решение дифференциальных уравнений первого порядка. Вычислительный блок Given/Odesolve. Встроенные функции rkfixed, Rkadapt, Bulstoer. Решения линейных алгебраических уравнений в среде MathCad и Microsoft Excel.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 02.06.2014Численное решение задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения первого и второго порядка методом Эйлера и Рунге-Кутты и краевой задачи для ОДУ второго порядка с применением пакета MathCad, электронной таблицы Excel и программы Visual Basic.
курсовая работа [476,2 K], добавлен 14.02.2016Определение основных параметров пропорционального звена первого порядка. Влияние параметров звена на его статические и динамические свойства. Влияние коэффициента демпфирования на вид переходных характеристик пропорционального звена второго порядка.
лабораторная работа [2,4 M], добавлен 28.12.2012
