статья  Уточнение решения обратной задачи для нейросети-классификатора

Исследование приемов коррекции и уточнения решения обратной задачи, полученного градиентным обучением входных сигналов нейросети-классификатора. Получение дополнительной информации и определение степени доверия к выданному нейросетью начальному решению.

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"

                                   
 #####   ###      #    ###   ##### 
     #  #   #    ##   #   #      # 
    #   #   #   # #   #  ##     #  
    #    ###   #  #    ## #     #  
   #    #   #  #####      #    #   
  #     #   #     #      #    #    
  #      ###      #    ##     #    
                                   
                                   

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 08.02.2013
Размер файла 175,4 K

Подобные документы

  • Различные методы решения задачи классификации. Нейросетевые парадигмы, методы обучения нейронных сетей, возникающие при этом проблемы и пути их решения. Описание программной реализации классификатора, его функциональные возможности и результаты обучения.

    дипломная работа [1,0 M], добавлен 28.12.2015

  • 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 14.08.2013

  • Описание решения задачи, ее постановка, общий подход к решению. Представление исходных данных, условий задачи и целей ее решения. Составление алгоритма решения поставленной задачи. Написание программного обеспечения и тестирование конечного продукта.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 03.07.2011

  • Разработка 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 21.02.2016

  • Понятие 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 19.08.2013

  • Описание предметной области решаемой задачи. Входные документы, необходимые для решения задачи, ее функции. Разработка информационного обеспечения задачи и реквизиты входной информации. Технология и алгоритмов решения задачи и их машинная реализация.

    контрольная работа [15,1 K], добавлен 21.10.2010

  • Разработка алгоритма аппроксимации данных методом наименьших квадратов. Средства реализации, среда программирования Delphi. Физическая модель. Алгоритм решения. Графическое представление результатов. Коэффициенты полинома (обратный ход метода Гаусса).

    курсовая работа [473,6 K], добавлен 09.02.2015

  • Понятие метода алгоритмизации. Рассмотрение решения геометрической задачи на алгоритмическом языке С++. Цель - быстрое и точное получение результата. Определение параметров шара и шарового сектора, при которых их объёмы равны в пределах заданной точности.

    курсовая работа [392,7 K], добавлен 09.05.2012

  • Принцип 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 19.10.2010

  • Методы уточнения поискового запроса, расширение запроса с помощью тезауруса. Ключевые концепции для обратной связи по релевантности, вычисление центроидов. Алгоритм Rocchio, положительные или отрицательные сдвиги обратной связи, допущение и оценка.

    презентация [1,4 M], добавлен 06.01.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.