Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №8 Сети Кохонена и Гроссберга, Хопфилда

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.

искусственные нейронные сети сети Кохонена сеть Хопфилда сеть Гроссберга
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №7 Классификация и распознавание (часть 2)

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.

искусственные нейронные сети распознавание нейрон Гроссберга
Нейронная сеть и распознавание

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.

искусственные нейронные сети распознавание
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №5 Классификация и обучение НС

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.

искусственные нейронные сети Расстояние Хэмминга Дональд Хебб
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №4 Математические модели НС

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.

искусственные нейронные сети ячеечно-нейросетевые модели Расстояние Хэмминга
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №3 Искусственные НС и их применение

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.

искусственные нейронные сети робототехника прогнозирование
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №2 Биология: Нейрон, спайки, синапсы

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.

искусственные нейронные сети биоинформатика
Занимательные лекции по нейронным сетям. Лекция №1 Поведение Человека

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.

искусственные нейронные сети
Сопоставление задач и примеров использования нейронных сетей

Сопоставление задач и примеров использования нейронных сетей

Таблицы сопоставления типов, областей применения и решаемых задач нейроуправления и сопоставления задач и примеров использования нейронных сетей...

искусственные нейронные сети
Структура искусственной нейронной сети прямого распространения

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). 

искусственные нейронные сети
Основные недостатки использования искусственных нейронных сетей и пути их решения

Основные недостатки использования искусственных нейронных сетей и пути их решения

Несмотря на широкий спектр возможностей ИНС, решению задач с их помощью сопутствует ряд недостатков:

искусственные нейронные сети
Общий круг задач, решаемых искусственными нейронными сетями

Общий круг задач, решаемых искусственными нейронными сетями

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.

искусственные нейронные сети
Обучение нейронной сети

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. 

искусственные нейронные сети обучение нейронной сети
Свежее новое
  • На B-52 испытали новую гиперзвуковую ракету
  • Б-52 — знаменитый североамериканский бомбардировщик стратегического назначения. Минобороны США планирует оснастить этот самолет новейшим комплексом
  • Две погасшие звезды слились воедино и образовали одну, которая «ожила»
  • Можно ли из двух мертвых тел создать одно живое? Оказывается, это реально, если речь идет о звездах. Астрономы открыли такую редкую звезду, которая
  • Трансгенные грибы могут истреблять разносчиков малярии и других москитов
  • Ученые из США и Буркина-Фасо провели эксперименты, доказавшие эффективность нового средства от москитов. Это генномодифицированный гриб вида
  • Ролик о массовом взлете конвертопланов Osprey и вертолетов CH-53E завораживает
  • По сети гуляет видео, где несколько десятков летательных аппаратов ВМС Соединенных Штатов Америки демонстрируют слаженный взлет. Этот завораживающий
  • Ученые нашли окаменелость, которая сохранила целую стаю рыбок
  • В Америке нашли окаменелость, в которой «законсервирована» целая стайка рыбок. Они застыли в процессе движения, которое, как считают ученые, было
Последние комментарии
Ролик о массовом взлете конвертопланов Osprey и вертолетов CH-53E завораживает
Сколько раз я задавал вопрос про аварийную посадку конвертоплана,но так и не получил ответа. Если у него двигатели не повернутся вверх,то как он
5 необъяснимых для науки загадок
Ваша цитата: "Масса - это сконцентрированная Энергия. Энергия - это не сконцентрированная Масса".   Мой комментарий: Чтобы увеличить (в общем случае
Исследование показало: рождение ребенка старит женщину на 11 лет, а бездетные люди живут меньше
Корреляция в данном случае заключается в том что работает программа размножения. Программа размножения с точки зрения системы не дать умереть виду,
Сколько придется лететь со скоростью света до ближайшей звезды?
Ни какого замедления времени и ни какого сокращения расстояния не происходит при полёте в Космосе со скоростью близкой к скорости света, а тем более
Сколько придется лететь со скоростью света до ближайшей звезды?
Ближайшая звезда к нам, это Солнце. Расстояние порядка 150 млн. км. (Астрономическая единица). Несложные арифметические действия и "вуаля", получаем
Мы в социальных сетях
Статистика
3  
Всего статей 2003
1  
Всего комментариев 333
2  
Пользователей 118