Адаптивне навчання узагальненої регресійної нейронної мережі для обробки нестаціонарних багатовимірних послідовностей даних
Узагальнення регресійних нейронних мереж Д. Шпехта, які отримали широке розповсюдження для вирішення задач прогнозування та ідентифікації. Навчання мережі, що відбувається шляхом установлення центрів активаційних функцій у точках з координатами векторів.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 19.06.2018 |
| Размер файла | 36,6 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
Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 24.07.2013Вимоги до програмного виробу та функціональних характеристик. Опис інтерфейсу програмного виробу, процедур і функцій. Мережі зі зворотним розповсюдженням. Алгоритм навчання з вчителем (алгоритм зворотного розповсюдження багатошарових нейронних мереж).
курсовая работа [1,1 M], добавлен 20.01.2009Топології нейронної мережі та їх застосування, варіанти вибору архітектури мереж, число проміжних шарів і число елементів, архітектури мереж користувачів. Мережі для задач з багатьма класами, операція додавання матриці втрат, багатошаровий перцептрон.
контрольная работа [227,3 K], добавлен 21.06.2011Специфіка застосування нейронних мереж. Огляд програмних засобів, що використовують нейронні мережі. Побудова загальної моделі згорткової нейронної мережі. Реалізація нейромережного модулю розпізнавання символів на прикладі номерних знаків автомобілів.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 15.03.2022Характеристика особливостей побудови біологічних та штучних нейронних мереж. Вивчення їх активіаційних функцій: порогової бінарної, лінійної обмеженої, гіперболічного тангенса. Персептрони і зародження штучних нейромереж. Багатошарові нейронні мережі.
реферат [1,2 M], добавлен 11.06.2010Аналіз локальних мереж та характеристика мережі доступу за технологією 802.11АС. Створення та проектування мережі в Державній установі "Науково-методичний центр вищої та фахової передвищої освіти" та її захист. Переваги бездротової мережі передачі даних.
дипломная работа [4,6 M], добавлен 14.06.2021Поняття комп'ютерної мережі як спільного підключення окремих комп’ютерів до єдиного каналу передачі даних. Сутність мережі однорангової та з виділеним сервером. Топології локальних мереж. Схема взаємодії комп'ютерів. Проблеми передачі даних у мережі.
курсовая работа [605,0 K], добавлен 06.05.2015Розробка системи підтримки прийняття рішень для проектування комп’ютерної мережі. Матричний алгоритм пошуку найменших шляхів. Програма роботи алгоритму в MS Excel. Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Excel.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 12.12.2013Бібліотека Pcap та її реалізація WinPcap під платформу Windows. Аспекти робот з бібліотекою WinPcap. Штучні нейронні мережі. Застосування бібліотеки Winpcap для захоплення мережевого трафіку. Реалізація нейронної мережі Кохонена для аналізу заголовків.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.06.2012Обладнання безпровідних мереж. Стандартні і додаткові швидкості в Ethernet: частотний діапазон, швидкість радіо, захисний інтервал. Коротка характеристика головних переваг та недоліків бездротової мережі Wi-Fi. Забезпечення стійкості мережі до злому.
презентация [355,0 K], добавлен 14.08.2013Характеристика інструментів MatLab - пакету прикладних програм для числового аналізу. Основні функції та можливості програмного комплексу. Скриптова мова програмування. Побудова моделі штучної нейронної мережі за допомогою команди NNTool та її тестування.
лабораторная работа [215,8 K], добавлен 11.06.2015Класифікація комп'ютерних мереж. Забезпечення функціонування локальної мережі за допомогою сервера. Топологія локальної мережі. Оптоволоконний інтерфейс до розподілених даних FDDI. Бездротові технології Wi-Fi, Bluetooth, GPRS. Мережеві апаратні засоби.
реферат [561,2 K], добавлен 15.03.2013Аналіз технічного завдання: призначення розробки, відомості про LAN-мережі. Принципи ідентифікації вузлів комп’ютерної мережі в багатозадачних операційних системах. Проектування компонентів програми. Аналіз синтаксису Bash. Результати тестування.
курсовая работа [645,6 K], добавлен 23.01.2012Поняття та види векторів. Прості математичні операції над ними. Векторний добуток, його геометричні та алгебраїчні властивості. Визначення та реалізація програмного класу багатовимірних векторів. Перевантажені оператори та дружні оператор-функції.
курсовая работа [110,1 K], добавлен 15.01.2012Часовий ряд як сукупність значень будь-якого показника за декілька послідовних моментів або періодів часу. Знайомство з методами для прогнозування часового ряду за допомогою штучних нейронних мереж. Розгляд головних задач дослідження часового ряду.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 14.09.2014Теоретичні основи технології віртуалізації як інструменту навчання, проектування мереж та системного адміністрування. Планування складу комп’ютерної мережі, вибір платформи та операційної системи, установка і налаштування програм. Питання охорони праці.
дипломная работа [5,9 M], добавлен 24.04.2014Набір можливостей CS-1 - перше покоління інтелектуальних мереж. Усунення недоліків у пакеті CS-2. Роль інтелектуальної мережі у процесі конвергенції IP і телефонії. Функціональна архітектура підтримки послуг, що надаються телефонними та IP-мережами.
контрольная работа [570,6 K], добавлен 15.01.2011Особливості та переваги проведення тестувань в мережі інтернет з метою дистанційного навчання чи оцінювання знань. Створення web-сайту з розширеними можливостями та системи дистанційного тестування. Реляційна схема бази даних конструктора тестів.
дипломная работа [2,1 M], добавлен 25.11.2012Застосування нейронних мереж при вирішенні різних технічних проблем. Архітектура штучних нейронних мереж. Дослідження штучного інтелекту. Гіпотеза символьних систем. Представлення за допомогою символів. Синтаксичний та семантичний аналіз розуміння мови.
курсовая работа [985,8 K], добавлен 14.01.2010Представлення типів даних при роботі нейронними мережами. Корисні вхідні змінні, їх тестування методом спроб та помилок. Генетичний алгоритм відбору вхідних даних. Нелінійне пониження розмірності, пропущені значення. Створення нового набору даних.
реферат [1,1 M], добавлен 09.07.2011
