Нейрокомпьютеры
Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Нейронные сети. Биологический и искусственный нейрон - их связь.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Предмет | Компьютеры |
Вид | реферат |
Язык | русский |
Прислал(а) | Roger |
Дата добавления | 04.06.2008 |
Размер файла | 225,2 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
Нейрокомпьютеры и их применение в современном обществе. Некоторые характеризующие нейрокомпьютеры свойства. Задачи, решаемые с помощью нейрокомпьютеров. Типы искусственных нейронов. Классификация искусственных нейронных сетей, их достоинства и недостатки.
курсовая работа [835,9 K], добавлен 17.06.2014Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.
презентация [1,3 M], добавлен 23.09.2015Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.
реферат [78,9 K], добавлен 22.01.2015Базовые архитектуры компьютеров: последовательная обработка символов по заданной программе и параллельное распознавание образов по обучающим примерам. Искусственные нейронные сети. Прототип для создания нейрона. Поведение искусственной нейронной сети.
контрольная работа [229,5 K], добавлен 28.05.2010Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.
реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015Понятие искусственного интеллекта. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Распознавание образов и машинный перевод. Нейрокомпьютеры и сети. Экспертные системы, их структура,классификация и инструментальные средства построения.
курсовая работа [922,1 K], добавлен 12.01.2009Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.
реферат [270,4 K], добавлен 07.03.2009Описание алгоритма решения задачи графическим способом. Ввод элементов исходного массива в цикле. Нахождение определённых элементов. Сортировка элементов с помощью пузырькового метода. Разработка программы на языке Pascal. Поиск наибольшего элемента.
лабораторная работа [123,5 K], добавлен 15.01.2014История появления термина "искусственный интеллект". Приоритетные направления его применения: генерация речи, обработка визуальной информации. Нейронные, байесовы, иммунные сети, теории хаоса - примеры реализации современных интеллектуальных систем.
реферат [27,2 K], добавлен 14.01.2011