Обучение методом обратного распространения ошибки
Обучение методом обратного распространения ошибки 2
Обучение методом обратного распространения ошибки 3
Обучение методом обратного распространения ошибки 4
Обучение методом обратного распространения ошибки 5
Обучение методом обратного распространения ошибки 6
Обучение методом обратного распространения ошибки 7
Обучение с помощью метода Левенберга-Маркара
Обучение с помощью метода Левенберга-Маркара 2
Обучение с помощью метода Левенберга-Маркара 3#
Алгоритм выполнения обучения сети с помощью метода Левенберга-Маркара
Генетические алгоритмы отбора входных данных
Генетические алгоритмы отбора входных данных 2
Генетические алгоритмы отбора входных данных 3
Генетические алгоритмы отбора входных данных 4
Генетические алгоритмы отбора входных данных 5
Генетические алгоритмы отбора входных данных 6
Пример применения нейронных сетей в задачах прогнозирования
Пример применения нейронных сетей в задачах прогнозирования 2
Сравнительный анализ нейронных сетей
Сравнительный анализ нейронных сетей 2
Сравнительный анализ нейронных сетей 3
Сравнительный анализ нейронных сетей 4
Сравнительный анализ нейронных сетей 5
Сравнительный анализ нейронных сетей 6
Сравнительный анализ нейронных сетей 7
Исследование нейросетевых структур для курсов акций
Исследование нейросетевых структур для курсов акций 2
Исследование нейросетевых структур для курсов акций 3
Исследование нейросетевых структур для курсов акций 4
Исследование нейросетевых структур для курсов акций 5
Исследование нейросетевых структур для курсов акций 6
Исследование нейросетевых структур для курсов акций 7
Сравнительная оценка классических и нейросетевых методов прогнозирования
Сравнительная оценка классических и нейросетевых методов прогнозирования 2
Сравнительная оценка классических и нейросетевых методов прогнозирования 3
Сравнительная оценка классических и нейросетевых методов прогнозирования 4
Сравнительная оценка классических и нейросетевых методов прогнозирования 5
Сравнительная оценка классических и нейросетевых методов прогнозирования 6
Методики оценки адекватности и точности прогноза
Методики оценки адекватности и точности прогноза 2
Методики оценки адекватности и точности прогноза 3
Варианты заданий для выполнения работ с использованием адаптивных моделей прогнозирования
Варианты заданий для выполнения работ с использованием адаптивных моделей прогнозирования 2
Варианты заданий для выполнения работ с использованием адаптивных моделей прогнозирования 3
Статистика для выполнения работ с использованием многофакторных моделей прогнозирования
Статистика для выполнения работ с использованием многофакторных моделей прогнозирования 2
Статистика для выполнения работ с использованием многофакторных моделей прогнозирования 3
Статистика для выполнения работ с использованием многофакторных моделей прогнозирования 4
Нейро сети –библиография
Нейро сети –библиография 2
Нейро сети –библиография 3
Нейро сети –библиография 4
Нейро сети –библиография 5
Нейро сети –библиография 6
Нейро сети –библиография 7
Нейро сети –библиография 8
Нейро сети –библиография 9
Нейро сети –библиография 10
Нейро сети –библиография 11
Нейро сети –библиография 12
Нейро сети –библиография 13
Нейро сети –библиография 14
Нейро сети –библиография 15
Нейро сети –библиография 16
Нейро сети –библиография 17
Справка
В качестве образов могут выступать различные по своей природе объекты: символы текста, изображения, образцы звуков и т. д. При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они относятся. Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. При этом совокупность всех признаков должна однозначно определять класс, к которому относится образец. В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно. По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу.
Топология такой сети характеризуется тем, что количество нейронов в выходном слое, как правило, равно количеству определяемых классов. При этом устанавливается соответствие между выходом нейронной сети и классом, который он представляет. Когда сети предъявляется некий образ, на одном из её выходов должен появиться признак того, что образ принадлежит этому классу. В то же время на других выходах должен быть признак того, что образ данному классу не принадлежит. Если на двух или более выходах есть признак принадлежности к классу, считается, что сеть «не уверена» в своём ответе.
Продолжение
Java здесь
Мастерская радиолюбителя здесь
