Нейросетевой детектор лжи
Правовое применение детектора лжи. Алгоритм обратного распространения ошибки. Процент правильного определения результата. Корректировка параметров и поднятие процента правильного определения результатов. Направления развития нейросетевого детектора лжи.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Программирование |
| Вид | презентация |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | incognito |
| Дата добавления | 14.08.2013 |
| Размер файла | 176,6 K |
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 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 09.06.2014Обучение 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 05.05.2015Рассмотрение 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".
дипломная работа [3,0 M], добавлен 02.03.2010Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.
дипломная работа [962,4 K], добавлен 23.06.2012Программное 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 07.06.2012Основные структуры в языке С. Обращение к элементам структуры. Типичные ошибки при разработке структуры. Алгоритм определения продолжительности полета. Описание функции int fflush. Алгоритм работы файла run.cpp. Листинг разрабатываемой программы.
курсовая работа [990,9 K], добавлен 16.02.2011Использование принципа формирования кода Хэмминга в процессе отладки ошибки. Сложение двоичного числа по модулю в программе и получение кода ошибки для определения разряда, в котором она содержится. Соответствие ошибки определенному разряду операнда.
лабораторная работа [8,0 K], добавлен 29.06.2011Изучение технических характеристик и демонстрация работы профессионально сканирующего приемника AR3000A, детектора поля D 006, генератора шума ГШ-1000М. Назначение портативных средств защиты информации, принцип работы оборудования, правила работы.
практическая работа [3,6 M], добавлен 23.12.2007Общие 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 29.09.2014Сферы и направления практического применения нейросетевых технологий. Оценка стоимости сотовых телефонов, бывших в употреблении, используемые факторы. Обучение персептрона и оценка значения ошибки. Пути снижения количества ошибок и анализ результатов.
презентация [262,5 K], добавлен 19.08.2013
