статья Простейший способ вычисления показателей значимости первого порядка для сетей обратного распространения
Изучение вычислительно экономичного, не зависящего от вида целевой функции и структуры нейросети, решения для определения значимости элементов и сигналов нейросети. Оценка первого порядка изменения выходных сигналов нейросети, как показатель значимости.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 08.02.2013 |
| Размер файла | 215,8 K |
Подобные документы
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 14.08.2013Рассмотрение 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 02.03.2010Понятие и направления анализа акций. Изучение принципов работы нейросети с использованием программы "Нейросимулятор". Создание оптимально работающей нейросети для прогнозирования котировок акций, этапы данного процесса и оценка полученных результатов.
презентация [42,3 K], добавлен 19.08.2013Анализ 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 19.06.2010Разработка алгоритма и программы на персональном компьютере двухслойной нейросети, аналогичной программы на микроконтроллере STM32F407VG. Этапы реализации обучения нейросети и передачи весовых коэффициентов на микроконтроллер по интерфейсу связи UART.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 21.02.2016Принцип 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 19.10.2010Моделирование и программирование динамических систем. Градиентный метод первого порядка; математическое описание системы и значений переменных в виде полиномиальной линейной модели, статистический анализ; алгоритм моделирования, разработка программы.
курсовая работа [447,0 K], добавлен 12.06.2011Обыкновенное дифференциальное уравнение первого порядка. Задача Коши, суть метода Рунге-Кутта. Выбор среды разработки. Программная реализация метода Рунге-Кутта 4-го порядка. Определение порядка точности метода. Применение языка программирования C++.
курсовая работа [163,4 K], добавлен 16.05.2016Обучение 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 09.06.2014Прогнозирование транспортных происшествий с помощью нейросети, оценка эффективности её использования. Параметры, соотношение между теоретическими, модельными значениями. Результаты нейросетевого моделирования возможности попасть в дорожное происшествие.
презентация [480,1 K], добавлен 14.08.2013