Модель нейрона
Нейрон представляет собой единицу обработки информации в нейронной сети. На рисунке ниже приведена модель нейрона, лежащего в основе искусственных нейронных […]
Нейронные сети
Нейронные сети
Методы ускорения обучения нейронной сети. Скорость обучения
Алгоритм обратного распространения ошибки является одним из методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения. Сегодня нейронные сети успешно используются при
Нейронные сети
Режимы обучения на основе алгоритма обратного распространения ошибки
В процессе обучения многослойного персептрона с применением алгоритма обратного распространения ошибки ему многократно предъявляется предопределенное множество обучающих примеров. Один полный
Нейронные сети
Методы ускорения обучения нейронной сети. Принцип достаточности
Нейронные сети являются одним из направлений искусственного интеллекта, которые часто используются при решении задач оптимизации и распознавания образов. Уже разработано
Многослойные нейронные сети
Вероятно, архитектура многослойных нейронных сетей используется сейчас наиболее часто. Она была предложена еще в работах Розенблатта и подробно обсуждается почти
Функции активации в нейронных сетях
Для того, чтобы определиться с условными обозначениями, приведем ниже следующую модель нейрона: Функция активации (активационная функция, функция возбуждения) – функция,
Многослойный персептрон
Многослойными персептронами называют нейронные сети прямого распространения. Входной сигнал в таких сетях распространяется в прямом направлении, от слоя к слою.
Нейронные сети
Актуальность нейронных сетей
Исследования по искусственным нейронным сетям связаны с тем, что способ обработки информации человеческим мозгом в корне отличается от методов, применяемых
Нейронные сети
Нейронные сети Кохонена
Многослойные нейронные сети прямого распространения, для обучения которых, как правило, применяется алгоритм обратного распространения ошибки, можно охарактеризовать как базовые нейронные
Преимущества нейронных сетей
Совершенно очевидно, что свою силу нейронные сети черпают, во-первых, из распараллеливания обработки информации и, во-вторых, из способности самообучаться, т.е. создавать
Нейронные сети
Искусственные нейронные сети и экспертные системы
В последние годы над искусственными нейронными сетями доминировали логические и символьно-операционные дисциплины. Так, широко пропагандировались экспертные системы, у которых имеется
Алгоритм обратного распространения ошибки
Алгоритм обратного распространения ошибки является одним из методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения, называемых также многослойными персептронами. Многослойные персептроны