Добавлен пользователем Вера, дата добавления неизвестна
Описание отредактировано
Лабораторная работа № 2. СПГУТелекоммуникаций. В лабораторной работе используются эмуляторы NeuroPro 0.25 и Forecast, в первом эмуляторе в качестве примера приводится возможность прогноза результатов выборов, а во втором эмуляторе реализуется система прогнозирования отказов аппаратуры связи. Цель работы – ознакомление с основными параметрами нейронной сети и исследование влияния их изменения на время обучения нейронной сети и процесс решения задачи.
Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
Томск: НТЛ, 2006. — 128 с. — ISBN 5-89503-285-0. Теория нейронных сетей является одним из разделов науки об искусственном интеллекте. Начиная с середины двадцатого века искусственные нейронные сети стали развиваться вместе с вычислительной техникой и появлением новых знаний о биологической структуре головного мозга. Среди всех подходов при создании искусственного интеллекта методы...
Харьков: Телетех, 2004. - 369. Рассмотрены основные типы нейронов, архитектур, алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется задачам обработки информации в реальном времени: классификации, эмуляции, прогнозирования, управления и т. п. в условиях структурной и параметрической неопределенности. Наряду с традиционными книга содержит оригинальные...
М.: ПараГраф, 1990. — 160 с. Рассматриваются обучаемые нейронные сети – дан обзор алгоритмов обучения, основанных на принципе двойственности. Книга может служить для первого знакомства с нейрокомпьютерами и предназначена для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся этим новым направлением в информатике и вычислительной технике. Предисловие Перечень элементов...
Книга посвящена изложению теории искусственных нейронных сетей, аппарату нечеткой логики и так называемым гибридным нейронным сетям. Показана связь меж-ду моделями трех указанных направлений и их применение к задачам управления и принятия решений. Рассмотрена программная реализация данных моделей с помощью инструментальных средств математической системы MatLAB 5.2/5.3 - пакетов...
Под общ. ред. В.Г.Потемкина. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 496 с. В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox (ППП NNT) версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MatLAB версий 5.3 и 6. Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных сетей; вторая – включает справочный...
Автор неизвестен.
Введение.
Параллели из биологии.
Базовая искусственная модель.
Применение нейронных сетей.
Сбор данных для нейронной сети.
Выводы.
Пре/пост процессирование.
Многослойный персептрон (MLP).
Обучение многослойного персептрона.
Алгоритм обратного распространения.
Переобучение и обобщение.
Отбор данных.
Как обучается многослойный персептрон.
Другие...