Об исследовании эффективности одного метода построения отказоустойчивых нейросетей

Особенности реализации алгоритма обучения, временно прекращающего адаптацию наиболее значимых синапсов при обучении нейросети обратного распространения. Показатели обобщающей способности и большей устойчивости полученных нейросетей к отказам элементов.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Нейроинформатика
Вид статья
Язык русский
Прислал(а) В.Г. Царегородцев
Дата добавления 08.02.2013
Размер файла 211,7 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

  • Принцип 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 19.10.2010

  • 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

  • Разработка систем автоматического управления. Свойства нейронных сетей. Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров. Формальная модель искусственного нейрона. Обучение нейроконтроллера при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.

    реферат [1,4 M], добавлен 05.12.2010

  • Исследование нейросетевых архитектур и их приложений. Общие принципы, характерные для нейросетей. Локальность и параллелизм вычислений. Программирование: обучение, основанное на данных. Универсальность обучающих алгоритмов. Сферы применения нейросетей.

    курсовая работа [250,5 K], добавлен 25.11.2010

  • 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

  • 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

  • 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 14.08.2013

  • Основные понятия экономической информатики. Информационная система, ее роль и место в системе управления. Формирование решений с помощью нейросетей. Создание информационных систем с учетом стандартов их жизненного цикла. Электронный документооборот.

    шпаргалка [206,4 K], добавлен 10.11.2010

  • 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

  • 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

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.