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
Последние комментарии
Дрон-камикадзе и ракеты с искусственным интеллектом: как в России создали умные боеприпасы и планируют применять в деле
Современная микроэлектроника, включая микроконтроллеры и процессоры для современных ПК, является продуктом высокотехнологического производства и
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
ребят,вот вам смешно,а квантовая связь влюбленных то существует.и я не шучу. мой парень видел глюки и в этих глюках присутствовала я.(если что,в
Почему космос не имеет начала и конца: комментарии учёных
Земля находится трёх слонах, которые стоят на черепахе
Судьба ледокола «Арктика» остается неопределенной после повреждения одного из двигателей
Народ теперь что бы накачать мышцы и убрать лишний жир можно без спорта и диет, просто надел и забыл. Опробовал лично и результат удивил уже через
Сообщение о покупке водородной яхты Билом Гейтсом оказалось ложным
Народ теперь что бы накачать мышцы и убрать лишний жир можно без спорта и диет, просто надел и забыл. Опробовал лично и результат удивил уже через
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 2562
0  
Всего комментариев 1027
0  
Пользователей 221