статья  Общая неэффективность использования суммарного градиента выборки при обучении нейронной сети

Подобные документы

• Создание классификатора, основанного на нейронной сети и способного определять качество вина

  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
  

• Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей

  Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
  
  лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010
  

• Разработка программы моделирования нейронной сети

  Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  
  дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014
  

• Программное обеспечение, использующие в качестве вычислительного механизма для прогнозирования - нейронные сети

  Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
  
  дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017
  

• Разработка и исследование искусственной нейронной сети для управления динамическим объектом с переменными параметрами

  Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
  
  дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013
  

• Самообучающиеся и гибридные сети

  Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.
  
  реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011
  

• Метод обучения нейронных сетей (правило обратного распространения ошибки)

  Обучение простейшей и многослойной искусственной нейронной сети. Метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Реализация в программном продукте NeuroPro 0.25. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.
  
  курсовая работа [1019,5 K], добавлен 05.05.2015
  

• Нейронные сети

  Понятие и свойства искусственных нейронных сетей, их функциональное сходство с человеческим мозгом, принцип их работы, области использования. Экспертная система и надежность нейронных сетей. Модель искусственного нейрона с активационной функцией.
  
  реферат [158,2 K], добавлен 16.03.2011
  

• Оценка стоимости квартир с помощью нейросети

  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
  

• Автоматизированная система построения нейронной сети методом обратного распространения ошибки

  Рассмотрение 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 02.03.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к подобным работам