Автоассоциативная память

Автоассоциативная память

Автоассоциативная память

Человеческая нервная система получает и обрабатывает огромное количество сигналов, поступающих из окружающего пространства. Если эти сигналы могут быть осмыслены человеком и им могут быть сопоставлены соответствующие образы, принято говорить о работе ассоциативной памяти.

Алгоритм Левенберга-Марквардта

Алгоритм Левенберга-Марквардта

Алгоритм Левенберга-Марквардта

Алгоритм Левенберга-Марквардта предназначен для оптимизации параметров нелинейных регрессионных моделей. Предполагается, что в качестве критерия оптимизации используется среднеквадратичная ошибка модели на обучающей выборке. Алгоритм заключается в последовательном приближении заданных начальных значений параметров к искомому локальному оптимуму.

искусственные нейронные сети
Нейронные сети Хэмминга

Нейронные сети Хэмминга

Нейронные сети Хэмминга

Искусственная нейронная сеть Хэмминга используется для решения задач классификации бинарных входных векторов. В основе ее работы лежат процедуры, направленные на выбор в качестве решения задачи классификации одного из эталонных образов, наиболее близкого к поданному на вход сети зашумленному входному образу, и отнесение данного образа к соответствующему классу. Для оценки меры близости к каждому классу используется критерий, учитывающий расстояние Хэмминга – количество различающихся переменных у зашумленного и эталонного входных образов.

Гетероассоциативная память

Гетероассоциативная память

Гетероассоциативная память

Одна из характерных особенностей человеческой памяти – возможность ассоциации каких-либо объектов (образов) с другими, непохожими на них или даже с образами-антагонистами. Так, например, в первом случае понятие «зима» ассоциируется с понятием «холод», «праздник» – с «подарком». В случае противоположностей мозгом легко выстраиваются пары: «черный» – «белый», «большой» – «маленький».

Нейронные сети адаптивного резонанса

Нейронные сети адаптивного резонанса

Нейронные сети адаптивного резонанса

Человеческий мозг непрерывно занимается обработкой информации, поступающей от органов чувств: звуки, запахи, изображения и т. д. Бо́льшая часть такой информации не представляет интереса или неважна и поэтому игнорируется. Однако та небольшая ее составляющая, что имеет ценность, должна быть не только обработана, но и сохранена в долговременной памяти. Важно понимать, что при этом не только новые образы должны запоминаться, но также должны идентифицироваться ранее встречавшиеся. В свою очередь, запоминание новых образов не должно влиять на образы, хранящиеся в памяти.

Нейронные сети Кохонена

Нейронные сети Кохонена

Нейронные сети Кохонена типичный пример нейросетевой архитектуры, обучающейся без учителя. Отсюда и перечень решаемых ими задач: кластеризация данных или прогнозирование свойств. Кроме того, сети Кохонена могут использоваться с целью уменьшения размерности данных с минимальной потерей информации.

Нейронные сети на основе радиально-симметричных функций

Нейронные сети на основе радиально-симметричных функций

Нейронные сети на основе радиально-симметричных функций

Искусственные нейронные сети на основе радиально-симметричных (радиально-базисных) функций могут использоваться для решения широкого круга задач, среди которых наиболее частые – аппроксимация, классификация и кластеризация данных.

искусственные нейронные сети
Многослойные перцептроны

Многослойные перцептроны

Многослойные перцептроны

Многослойные перцептроны эффективны при решении тех же самых задач, что и однослойные перцептроны, но обладают значительно большей вычислительной способностью в сравнении с однослойными перцептронами. Благодаря этой своей способности они могут гораздо точнее описывать многомерные зависимости с большой степенью нелинейности и высоким уровнем перекрестного и группового влияния входных переменных на выходные.

Однослойные перцептроны

Однослойные перцептроны

Однослойные перцептроны

В современном понимании перцептроны представляют собой однослойные или многослойные искусственные нейронные сети прямого распространения с бинарными или аналоговыми выходными сигналами, обучающиеся с учителем. Они хорошо подходят для решения нескольких типов задач: аппроксимации данных, прогнозирования состояния на основе временного ряда, распознавания образов и классификации, а также могут быть использованы в других задачах сами по себе или совместно с другими методами моделирования.

Этапы жизненного цикла нейронной сети

Этапы жизненного цикла нейронной сети

Этапы жизненного цикла нейронной сети

Использование искусственной нейронной сети для решения прикладных задач – трудоемкий, а в некоторых случаях и длительный процесс. В этой связи можно выделить и описать несколько этапов ее жизненного цикла.

искусственные нейронные сети
Особенности постановки и решения задач с использованием искусственных нейронных сетей

Особенности постановки и решения задач с использованием искусственных нейронных сетей

Аппроксимация и интерполирование данных – наверно наиболее часто решаемый с помощью искусственных нейронных сетей класс задач. И это неудивительно, потому что даже классические методы их решения зачастую используют функциональные зависимости, находящиеся вне связи с физикой описываемых ими процессов или явлений. И в том, и в другом случаях на первое место выходят статистическое соответствие и адекватность полученной модели экспериментальным данным.

Методы обработки выборки исходных данных

Методы обработки выборки исходных данных

Для использования в нейросетевом моделировании выборка исходных данных должна удовлетворять ряду требований, а именно соответствовать используемой структуре нейронной сети, содержать уникальные (неповторяющиеся) примеры, быть непротиворечивой и репрезентативной. Рассмотрим методы выборки данных согласно этим критериям.

искусственные нейронные сети
Способы нормализации переменных

Способы нормализации переменных

Необходимость нормализации выборок данных обусловлена самой природой используемых переменных нейросетевых моделей. Будучи разными по физическому смыслу, они зачастую могут сильно различаться между собой по абсолютным величинам. Так, например, выборка может содержать и концентрацию, измеряемую в десятых или сотых долях процентов, и давление в сотнях тысяч паскаль. Нормализация данных позволяет привести все используемые числовые значения переменных к одинаковой области их изменения, благодаря чему появляется возможность свести их вместе в одной нейросетевой модели.

искусственные нейронные сети
Свежее новое
  • 10 известных вещей, которые были изобретены женщинами
  • Хоть и считается, что все изобретения в мире сделаны представителями мужского пола, есть известные вещи, которыми мы пользуемся каждый день,
  • Обнаружили новые артефакты, которые доказывают, что на Земле в древности жила очень развитая раса
  • Не так давно группе археологов удалось найти ряд интересных артефактов. Обнаруженные предметы стали причиной возникновения жарких споров между
  • Удалось сделать качественные фото первого серийного ударного вертолета Ми-28НМ
  • В интернет выложены фотоснимки выпускаемого серийно наиболее совершенного боевого вертолёта из РФ, который создан на основе Ми-28Н. В блоге центра,
  • Астроном «охотился» на секретный космоплан США X-37B и заснял его на орбите Земли
  • Космоплан Boeing X-37В — экспериментальная версия американского летательного аппарата, предположительно способного функционировать на высотах более
  • Атлантику окружил огромный «ковер» из саргассовых водорослей, испугав туристов
  • Изучая спутниковые снимки, американские ученые обнаружили, что в Атлантическом океане начиная с 2011 года постоянно образуется гигантский «ковер» из
Последние комментарии
Ученые раскрыли тайну «хабаровского метеорита»
Гиперзвуковой блок Авангард, чп случилось буквально накануне сообщения об успешных испытаниях. В сообщениях указывалось, что боевой блок был выпущен
Американский физик доказал, что Вселенная может быть двумерной
КОСМОС это Вечная, Единая, Субстанция, которая не имеет ни Массы, ни Пространства, ни Энергии. Эти понятия для Космоса Нулевые, их просто НЕТ.
Ученые раскрыли тайну «хабаровского метеорита»
Были там знакомые, и не фига не оползень и камета была, военные учение были, и не туда попала ракета
Благодаря перовскиту в ближайшем будущем может произойти переворот в энергетике
А как же управляемый термоядерный реактор? Именно освоение термоядерной энергии даст прорыв. Как в свое время (и сейчас) обеспечивает ядерная
Японцы создали энцефалитных клещей для борьбы с Россией: правда или миф
Бред, энцефалит был на ДВ всегда. Дохли от него пачками во время разных покорений Сибири, потом была специальная экспедиция(в 1937г.) и в её ходе
Мы в социальных сетях
Статистика
3  
Всего статей 2098
1  
Всего комментариев 368
0  
Пользователей 124