Исследование нейроподобных сетей, работающих со средним значением стохастического потока
Основные понятия об искусственных нейронных сетях, дискретных преобразованиях Фурье и потоковых кодированиях информации. Формальная модель нейрона Мак-Каллока-Питтса и нейрона с альтернативными синапсами. Дискретное преобразование Фурье. Метод Хебба.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Теоретические основы информатики |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Лукьянов Александр Владимирович |
| Дата добавления | 08.02.2013 |
| Размер файла | 216,4 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
Разработка функции вычисления дискретного преобразования Фурье от входного вектора. Исследование свойств симметрии ДПФ при мнимых, четных и нечетных входных сигналах. Применение обратного преобразования Фурье для генерации периодической функции косинуса.
лабораторная работа [228,8 K], добавлен 13.11.2010Понятие и свойства искусственных нейронных сетей, их функциональное сходство с человеческим мозгом, принцип их работы, области использования. Экспертная система и надежность нейронных сетей. Модель искусственного нейрона с активационной функцией.
реферат [158,2 K], добавлен 16.03.2011Определение и виды модели, ее отличие от понятия моделирования. Формула искусственного нейрона. Структура передачи сигнала между нейронами. Способность искусственных нейронных сетей к обучению и переобучению. Особенности их применения в финансовой сфере.
реферат [136,2 K], добавлен 25.04.2016Достоинства, недостатки и применение нейронных сетей. Преимущества мозга, как вычислительного устройства, над современными вычислительными машинами. Структурные части, виды и активационные функции нейрона. Обобщенное представление искусственного нейрона.
презентация [145,5 K], добавлен 03.01.2014Разработка 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 05.12.2010Описание технологического процесса напуска бумаги. Конструкция бумагоделательной машины. Обоснование применения нейронных сетей в управлении формованием бумажного полотна. Математическая модель нейрона. Моделирование двух структур нейронных сетей.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.10.2012Сущность и функции искусственных нейронных сетей (ИНС), их классификация. Структурные элементы искусственного нейрона. Различия между ИНС и машинами с архитектурой фон Неймана. Построение и обучение данных сетей, области и перспективы их применения.
презентация [1,4 M], добавлен 14.10.2013Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010Механизмы работы синапса биологического нейрона, в которую входят: воссоздание пороговых принципов ограничения потенциала нейрона, а также торможения и возбуждения с их временными зависимостями. Испытания работы нейрона с различной структурой мембраны.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 03.02.2015