Похожие главы из других работ:
Введение в нейронные сети
После двух десятилетий почти полного забвения, интерес к искусственным нейронным сетям быстро вырос за последние несколько лет. Специалисты из таких далеких областей, как техническое конструирование, философия, физиология и психология...
Введение в нейронные сети
Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи мыслят их в терминах организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия может и закончиться...
Введение в нейронные сети
Нейронные сети могут все. Но точно также "все" могут машины Тьюринга, интерполяционные многочлены, схемы Поста, ряды Фурье, рекурсивные функции, дизъюнктивные нормальные формы, сети Петри...
Искусственные нейронные сети
Способность к обучению является фундаментальным свойством мозга. В контексте ИНС процесс обучения может рассматриваться как настройка архитектуры сети и весов связей для эффективного выполнения специальной задачи...
Метод обучения нейронных сетей (правило обратного распространения ошибки)
Среди всех интересных свойств искусственных нейронных сетей ни одно не захватывает так воображения, как их способность к обучению. Их обучение до такой степени напоминает процесс интеллектуального развития человеческой личности...
Нейроинформатика и нейросистемы
Искусственная нейронная сеть в общем случае характеризуется следующими параметрами:
o Адаптивная обучаемость. В контексте искусственной нейронной сети обучаемость означает...
Нейрокомпьютеры
Способность к обучению является фундаментальным свойством мозга. В контексте ИНС процесс обучения может рассматриваться как настройка архитектуры сети и весов связей для эффективного выполнения специальной задачи...
Нейронные сети
Искусственные нейронные сети индуцированы биологией, так как они состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Эти элементы затем организуются по способу...
Нейронные сети
Искусственные нейронные сети чрезвычайно разнообразны по своим конфигурациям. Несмотря на такое разнообразие, сетевые парадигмы имеют много общего.
Биологический прототип
Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией...
Нейронные сети как инструмент интеллектуального моделирования
На мой взгляд, главной особенностью нейронных сетей является их способность к обучению и переобучению. Если конкретная задача будет решаться с помощью нейронных сетей, то нужно собрать необходимые данные для обучения. Например...
Разработка нейросетевой технологии и программного продукта авторизации пользователя
Нейронные сети (линейные и нелинейные) являются естественным способом поиска общего решения через объединение множества частных решений, полученных по группам биометрических данных...
Распознавание образов с помощью неординарного алгоритма и программной реализации, осуществляющей функционирование новой разделенной структуры искусственной нейронной сети
Если опустить чисто биологический этап, то можно сказать, что современная эпоха развития ИНС началась в 1943 году с пионерской работы Мак-Каллока и Питтса...
Распознавание образов с помощью неординарного алгоритма и программной реализации, осуществляющей функционирование новой разделенной структуры искусственной нейронной сети
ИНС может рассматриваться как направленный граф со взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются узлами. По архитектуре связей ИНС могут быть сгруппированы в два класса (рис. 1.5): сети прямого распространения...
Состояние и перспективы развития нейрокомпьютерных систем
Для решения задач идентификации и прогнозирования технического состояния могут быть использованы искусственные нейронные сети (ИНС) или, просто, нейронные сети (НС) различного рода.
Для реализации с максимальным эффектом функций НС...
Состояние и перспективы развития нейрокомпьютерных систем
В историческом плане можно утверждать, что разработка систем управления (СУ) всегда происходит поэтапно. В качестве таких этапов можно выделить:
- этап разработки концепции построения СУ;
- этап моделирования СУ...