Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №8 Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда
Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №7 Классификация и распознавание (часть 2)
Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Нейронная сеть и распознавание
Ключевую роль в распознавании образов играют искусственные нейронные сети. Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций, посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №5 Классификация и обучение НС
Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №4 Математические модели НС
Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №3 Искусственные НС и их применение
Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №2 Биология: Нейрон, спайки, синапсы
Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы продолжаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №1 Поведение Человека
Нейросети — о них говорят не только биологи, но социологи, математики, физики и программисты. В данной статье мы начинаем цикл видеолекций посвященный теории искусственных и биологических нейронных сетей, а также практической реализации и применении искусственных нейронных сетей различной сложности и структуры.
Сопоставление задач и примеров использования нейронных сетей
Таблицы сопоставления типов, областей применения и решаемых задач нейроуправления и сопоставления задач и примеров использования нейронных сетей...
Структура искусственной нейронной сети прямого распространения
Нейроны в сетях такого типа делятся на группы с общим выходным сигналом – слои, при этом на каждый нейрон первого слоя подаются все элементы внешнего выходного сигнала, а все выходы нейронов q-го слоя подаются на каждый нейрон слоя (q+1).
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 13 024
- 0
Основные недостатки использования искусственных нейронных сетей и пути их решения
Несмотря на широкий спектр возможностей ИНС, решению задач с их помощью сопутствует ряд недостатков:
-
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 34 953
- 0
Общий круг задач, решаемых искусственными нейронными сетями
Классификация образов.Задача состоит в указании принадлежности входного образа (например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. К известным приложениям относятся распознавание букв, распознавание речи, классификация сигнала электрокардиограммы, классификация, клеток крови. К примеру, нейросетевые алгоритмы распознавания объектов на изображении изложены в этой статье.
-
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 18 452
- 0
Обучение нейронной сети
Обучение нейронной сети- это процесс, в котором параметры нейронной сети настраиваются посредством моделирования среды, в которую эта сеть встроена. Тип обучения определяется способом подстройки параметров. Различают алгоритмы обучения с учителем и без учителя.
Процесс обучения с учителем представляет собой предъявление сети выборки обучающих примеров. Каждый образец подается на входы сети, затем проходит обработку внутри структуры НС, вычисляется выходной сигнал сети, который сравнивается с соответствующим значением целевого вектора, представляющего собой требуемый выход сети.
-
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 113 301
- 0
Нейронные сети
Робототехника
Нечеткая логика
Клеточные автоматы
Эволюционное моделирование
Искусственные иммунные системы
Ячеечно-нейросетевые модели
Нейро-нечеткие сети
Многоагентные системы
Прочее- Биологи придумали новый способ изучить фауну морского дна при помощи системы «искусственных рифов»
- Чем больше нервничать, тем ближе онкология: ученые уверены, что гормоны стресса способны «разбудить» раковые клетки
- Дрон-камикадзе и ракеты с искусственным интеллектом: как в России создали умные боеприпасы и планируют применять в деле
- Почему у мужчин появляются катышки в пупках, а женщины не страдают от их образования
- Как нужно улыбаться, чтобы улыбка была идеальной: мнение ученых
