Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту
Аналіз сучасних досягнень у галузі штучних нейронних мереж, машинного навчання та обчислювального інтелекту, в основі чого лежить перцептрон як кібернетична модель сприйняття інформації мозком. сфери застосування розробок у галузі штучних нейронних мереж.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 17.12.2022 |
| Размер файла | 1,4 M |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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
Застосування 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 14.01.2010Навчання 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 24.07.2013Часовий 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 14.09.2014Характеристика 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 11.06.2010Історія досліджень, пов’язаних з розпізнаванням образів, його практичне використання. Методи розпізнавання образів: метод перебору, глибокий аналіз характеристик образу, використання штучних нейронних мереж. Характерні риси й типи завдань розпізнавання.
реферат [61,7 K], добавлен 23.12.2013Вимоги 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 21.06.2011Характеристика соціальних мереж та аналіз можливостей використання їх інформації для виявлення, розслідування злочинів. Значення соціальних мереж у процесі попередження кримінальних правопорушень. Зарубіжне правове регулювання Інтернет-простору.
статья [21,2 K], добавлен 31.08.2017Специфіка 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 15.03.2022Особливості архітектури комп'ютерних мереж. Апаратні та програмні засоби комп'ютерних мереж, їх класифікація та характеристика. Структура та основні складові комунікаційних технологій мереж. Концепції побудови та типи функціонування комп'ютерних мереж.
отчет по практике [1,2 M], добавлен 12.06.2015