Сеть Хопфилда
Адресация по содержимому. Создание систем искусственного интеллекта, систем распознавания речевых сигналов и изображений. Расчет весовых коэффициентов и пороговых уровней. Решение задач с помощью сетей Хопфилда. Задача комбинаторной оптимизации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | презентация |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 16.10.2013 |
| Размер файла | 32,3 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.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.
презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015Выбор типа и структуры нейронной сети. Подбор метода распознавания, структурная схема сети Хопфилда. Обучение системы распознавания образов. Особенности работы с программой, ее достоинства и недостатки. Описание интерфейса пользователя и экранных форм.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 14.11.2013Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?
реферат [49,0 K], добавлен 19.05.2006Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.
дипломная работа [962,4 K], добавлен 23.06.2012Обзор образовательных стандартов педагогического образования в области искусственного интеллекта. Построение модели предметной области в виде семантических сетей. Характеристика проблемного обучения. Основные средства языка программирования Пролог.
дипломная работа [387,8 K], добавлен 01.10.2013Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.
реферат [43,1 K], добавлен 19.07.2010Применение нейрокомпьютеров на российском финансовом рынке. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки. Определение курсов облигаций и акций предприятий. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.
курсовая работа [527,2 K], добавлен 28.05.2009Эволюция вычислительных систем. Базовые понятия и основные характеристики сетей передачи информации. Задачи, виды и топология локальных компьютерных сетей. Модель взаимодействия открытых систем. Средства обеспечения защиты данных. Адресация в IP-сетях.
лекция [349,0 K], добавлен 29.07.2012Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта. Особенности взаимодействия с компьютером. Цель когнитивного моделирования. Перспективы основных направлений современного развития нейрокомпьютерных технологий, моделирование интеллекта.
реферат [24,7 K], добавлен 05.01.2010Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015