Классификация искусственных нейронных сетей

Классификация искусственных нейронных сетей

Искусственная нейронная сеть – это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные, активационные функции всех нейронов в сети фиксированы, а веса являются параметрами сети и могут изменяться. Некоторые входы нейронов помечены как внешние входы сети, а некоторые выходы – как внешние выходы сети. 

искусственные нейронные сети
Искусственный нейрон. Структура искусственного нейрона

Искусственный нейрон. Структура искусственного нейрона

Искусственный нейрон является структурной единицей искусственной нейронной сети и представляет собой аналог биологического нейрона.

искусственные нейронные сети искусственный нейрон
Искусственные нейронные сети. Основные термины и общие понятия

Искусственные нейронные сети. Основные термины и общие понятия

Под искусственными нейронными сетями подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга.

искусственные нейронные сети
Программа, имитирующая работу клеточного автомата

Программа, имитирующая работу клеточного автомата

Представляем вашему вниманию интересную разработку студентов Российского химико-технологического университета им. Д.И.Менделеева. Программа, имитирующая работу клеточного автомата.

Обзор методов решения проблемы ограниченного объёма обучающей выборки в нейросетевом моделировании

Обзор методов решения проблемы ограниченного объёма обучающей выборки в нейросетевом моделировании

Исследователи, занимающиеся нейросетевым моделированием, зачастую сталкиваются с проблемой ограниченного набора обучающих данных. Как решить данную проблему рассмотрим в статье.

искусственные нейронные сети нечеткая логика перцептрон
Перцептронные комплексы для нейросетевого моделирования при малых объёмах обучающих выборок

Перцептронные комплексы для нейросетевого моделирования при малых объёмах обучающих выборок

Искусственные нейронные сети в виде однослойных и многослойных перцептронов позволяют на основе экспериментальных данных создавать и использовать многомерные модели, описывающие зависимость множества выходных переменных от множества входных.

искусственные нейронные сети перцептрон
Иерархическая временная память (краткий обзор)

Иерархическая временная память (краткий обзор)

Иерархическая временная (темпоральная) память (Hierarchical Temporal Memory) – это новое направление нейроинформатики, развивающее принципы, заложенные в архитектурах самообучающихся и самоорганизующихся искусственных нейронных сетей: Кохонена, на основе радиально-симметричных (радиально-базисных) функций, адаптивного резонанса. Иерархическая временная память использует аналогии со структурными и алгоритмическими свойствами коры головного мозга.

искусственные нейронные сети иерархическая временная память
Метод муравьиной колонии и алгоритм его реализации

Метод муравьиной колонии и алгоритм его реализации

В данном материале рассмотрен так называемый метод муравьиной колонии для решения задачи коммивояжера.

многоагентные системы метод муравьиной колонии
Аффинность. Терминология искусственных иммунных систем

Аффинность. Терминология искусственных иммунных систем

Аффинность. Терминология искусственных иммунных систем

Понятие искусственной иммунной системы было определено в начале текущего тысячелетия учеными де Кастро и Тиммисом как адаптивной системы, в основу которой положена теоретическая иммунология, ее принципы и модели, используемой для решения различных прикладных задач.

искусственные иммунные системы аффинность популяция антител эпоха эволюции клональная селекция
Часть 1. Особенности естественных иммунных систем

Часть 1. Особенности естественных иммунных систем

Естественная иммунная система состоит из нескольких подсистем, каждая из которых отвечает за выполнение определенных функций. Главная же функция самой иммунной системы в целом – многоуровневая защита против внешних антигенов, основывающаяся на действии врожденных и приобретенных защитных механизмов.

искусственные иммунные системы
Теоретические основы метода дифференциальной эволюции

Теоретические основы метода дифференциальной эволюции

Теоретические основы метода дифференциальной эволюции

Метод дифференциальной эволюции – один из методов эволюционного моделирования, предназначенный для решения задачи многомерной оптимизации.

генетические алгоритмы многомерная оптимизация метод дифференциальной эволюции
Нейросетевые модели. Классификация

Нейросетевые модели. Классификация

В качестве классифицирующих признаков нейросетевых моделей рассматриваются размерность пространства среды, состав выходных переменных, система отсчета, временная глубина, форма ячеек, порядок их расположения, количество уровней и наполненность последнего уровня. Схема классификации приведена на рисунке ниже.

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 220