Обучение персептрона с использованием нормированной функции настройки
Понятие, закономерности функционирования нейронных сетей, Обзор информационных технологий, программных средств для реализации соответствующих алгоритмов. Детальное описание особенностей выполнения демонстрационного примера, составление программного кода.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 09.04.2015 |
| Размер файла | 551,3 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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
Понятия интеллектуальной информационной системы. Нейронные сети и информационные программные средства для реализации их алгоритмов. Моделирование систем в среде MATLAB. Особенности выполнения демонстрационного примера "Обучение персептрона с Learnpn".
курсовая работа [572,8 K], добавлен 20.02.2013Обзор программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.
дипломная работа [590,7 K], добавлен 17.08.2011Диагностический 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 22.06.2011Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010Анализ 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 19.06.2010Исследование эффективности применения нейронных сетей в рамках отношений между людьми. Принцип работы с нейросимулятором. Составление обучающей выборки и проектирование персептронов. Анализ выбора супружеской пары с использованием нейросетевых технологий.
презентация [150,8 K], добавлен 19.08.2013Возможности среды программирования delphi при разработке приложения с визуальным интерфейсом. Отладка программных модулей с использованием специализированных программных средств. Тестирование программного обеспечения. Оптимизация программного кода.
курсовая работа [974,0 K], добавлен 21.12.2016Выполнение отладки программных модулей с использованием специализированных программных средств. Тестирование, оптимизация кода модуля. Реализация базы данных в конкретной системе управления. Анализ проектной и технической документации на уровне компонент.
дипломная работа [5,0 M], добавлен 08.06.2017Принципы организации и функционирования биологических нейронных сетей. Система соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров. Нейронные сети Маккалока и Питтса. Оценка качества кластеризации. Обучение многослойного персептрона.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 06.12.2010Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.
реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011
