Побудова та дослідження моделі штучної нейронної мережі для вирішення задач класифікації об'єктів у багатопоточних комп'ютерних середовищах
Навчання штучних нейронних мереж, особливості їх використання для вирішення практичних завдань. Рецепторна структура сприйняття інформації. Перцептрон як модель розпізнавання. Задача моделювання штучної нейронної мережі з розпаралелюванням процесів.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 24.07.2013 |
| Размер файла | 2,8 M |
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
Топології нейронної мережі та їх застосування, варіанти вибору архітектури мереж, число проміжних шарів і число елементів, архітектури мереж користувачів. Мережі для задач з багатьма класами, операція додавання матриці втрат, багатошаровий перцептрон.
контрольная работа [227,3 K], добавлен 21.06.2011Специфіка застосування нейронних мереж. Огляд програмних засобів, що використовують нейронні мережі. Побудова загальної моделі згорткової нейронної мережі. Реалізація нейромережного модулю розпізнавання символів на прикладі номерних знаків автомобілів.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 15.03.2022Характеристика інструментів MatLab - пакету прикладних програм для числового аналізу. Основні функції та можливості програмного комплексу. Скриптова мова програмування. Побудова моделі штучної нейронної мережі за допомогою команди NNTool та її тестування.
лабораторная работа [215,8 K], добавлен 11.06.2015Історія досліджень, пов’язаних з розпізнаванням образів, його практичне використання. Методи розпізнавання образів: метод перебору, глибокий аналіз характеристик образу, використання штучних нейронних мереж. Характерні риси й типи завдань розпізнавання.
реферат [61,7 K], добавлен 23.12.2013Технологічні процеси складання, монтажу, налагодження і тестування комп'ютерних мереж між двома чи більше комп'ютерами. Функціонування локальної обчислювальної мережі. Офісні програмні продукти з пакету MS Office. Топологія мережі підприємства "зірка".
отчет по практике [1,5 M], добавлен 28.08.2014Класифікація комп’ютерних мереж і топологій. Побудова функціональної схеми локальної мережі. Організація каналів зв’язку. Вибір способу керування мережею. Вибір конфігурації робочих станцій. Програмне забезпечення локальної мережі та захист інформації.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 15.06.2015Історія створення комп’ютерних комунікацій та принципи їх побудови. Характеристика устаткування для створення комп’ютерних мереж. Поняття адресації, види протоколів, їх розвиток, комбінування та особливості використання. Стандарти бездротових мереж.
курс лекций [1,3 M], добавлен 04.06.2011Визначення поняття і дослідження структури топології комп'ютерних мереж як способу організації фізичних зв'язків персональних комп'ютерів в мережі. Опис схеми топології типів шина, зірка і кільце. Багатозначність структур топології комп'ютерних мереж.
реферат [158,1 K], добавлен 27.09.2012Характеристика особливостей побудови біологічних та штучних нейронних мереж. Вивчення їх активіаційних функцій: порогової бінарної, лінійної обмеженої, гіперболічного тангенса. Персептрони і зародження штучних нейромереж. Багатошарові нейронні мережі.
реферат [1,2 M], добавлен 11.06.2010Бібліотека Pcap та її реалізація WinPcap під платформу Windows. Аспекти робот з бібліотекою WinPcap. Штучні нейронні мережі. Застосування бібліотеки Winpcap для захоплення мережевого трафіку. Реалізація нейронної мережі Кохонена для аналізу заголовків.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 09.06.2012
