Автоматизированная система построения нейронной сети методом обратного распространения ошибки
Рассмотрение способов применения и основных понятий нейронных сетей. Проектирование функциональной структуры автоматизированной системы построения нейросети обратного распространения ошибки, ее классов и интерфейсов. Описание периода "бета тестирования".
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Программирование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Евгений |
| Дата добавления | 02.03.2010 |
| Размер файла | 3,0 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Обучение простейшей и многослойной искусственной нейронной сети. Метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Реализация в программном продукте NeuroPro 0.25. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.
курсовая работа [1019,5 K], добавлен 05.05.2015Обучение нейронных сетей как мощного метода моделирования, позволяющего воспроизводить сложные зависимости. Реализация алгоритма обратного распространения ошибки на примере аппроксимации функции. Анализ алгоритма обратного распространения ошибки.
реферат [654,2 K], добавлен 09.06.2014Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014Анализ нейронных сетей и выбор их разновидностей. Модель многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения ошибки. Проектирование библиотеки классов для реализации нейросети и тестовой программы, описание тестирующей программы.
курсовая работа [515,4 K], добавлен 19.06.2010Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013Программное обеспечение для получения исходных данных для обучения нейронных сетей и классификации товаров с их помощью. Алгоритм метода обратного распространения ошибки. Методика классификации товаров: составление алгоритма, программная реализация.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 07.06.2012Разработка систем автоматического управления. Свойства нейронных сетей. Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров. Формальная модель искусственного нейрона. Обучение нейроконтроллера при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.
реферат [1,4 M], добавлен 05.12.2010Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017Модель и задачи искусственного нейрона. Проектирование двуслойной нейронной сети прямого распространения с обратным распространением ошибки, способной подбирать коэффициенты ПИД-регулятора, для управления движения робота. Комплект “LEGO Mindstorms NXT.
отчет по практике [797,8 K], добавлен 13.04.2015Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.
курсовая работа [249,3 K], добавлен 22.06.2011
