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
  • Самую древнюю в мире наскальную картину охоты нашли в пещере Индонезии
  • 44 тысячи лет — таков примерный возраст наскального рисунка охоты, найденного в Индонезии. Кроме животных, на нем изображены люди-химеры со
  • Морпехам США доставлен первый MV-22 Osprey, модернизированный до стандарта Block C
  • Авиастроители из Соединенных Штатов модернизировали конвертоплан MV-22 Osprey, доведя его до стандарта Block C. Первая машина уже поставлена в
  • Полностью электрический самолет испытали в Канаде
  • Испытательный полет первого на планете коммерческого электро-самолета совершен в Канаде. Электрический гидроплан (ePlanе) находился в воздухе 15
  • Уникальную экосистему, адаптированную к жизни без воды, нашли в пустыне
  • В южноамериканской пустыне Атакама учеными найдена экосистема, способная выживать в максимально экстремальных условиях, практически без воды.
  • Китай опять использовал «Великую пушку», чтобы атаковать веб-сайты, и устроил кибер-штурм
  • Платформа, служащая для согласования действий участников массовых беспорядков в Гонконге, подверглась мощному кибер-штурму. Китайская «Великая
Последние комментарии
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Советую пересмотреть фильм"Козерог-1",и мультфильм"Незнайка на луне"!Оба именно про схему обмана NASA простых граждан!!Чем больше шумихи вокруг
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Ты почти прав.Только на орбите могло их дерьмо болтаться,а не ракета!:) До сих пор ни единого грамма этого псевдо"лунного"грунта не было передано
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
В США было прогрессивное надувательство всего мира!!:)))Ради доказательства"широких возможностей капиталистического мира"!!:)))
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Реокмендую пересмотреть ещё два фильма!"Козерог-1",и мультфилм"Незнайка на луне"!Оба прямо сняты по событиям мистификации полёта америкосов!!!:)
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Невозможно дезертировать с объекта,на котором ты не был никогда!!:))))))))))))
Мы в социальных сетях
Статистика
1  
Всего статей 2268
0  
Всего комментариев 622
0  
Пользователей 165