Нейронные сети

Инварианты (от лат. invarians – неизменяющийся) – это числа, алгебраические выражения и т.п., связанные с каким-либо математическим объектом и остающиеся […]

Рандомизация весов слоя Кохонена в классическом алгоритме обучения может породить серьезные проблемы при обучении, так как в результате ее весовые

Наверно, можно считать, что история нейронных сетей начинается с тех времен, когда людей начало интересовать их собственное мышление. Это «думание»

К вопросам представления знаний относятся следующие: какую информацию необходимо хранить и как эту информацию представить физически для ее последующего использования.

Начальным (но не обязательным) этапом процесса обучения нейронной сети Кохонена является предварительная нормализация входных векторов. Это достигается за счет деления

Самым важным свойством нейронных сетей является их способность обучаться на основе данных окружающей среды и в результате обучения повышать свою

Алгоритм обратного распространения ошибки является одним из методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения. Сегодня нейронные сети успешно используются при

Нейронные сети являются одним из направлений искусственного интеллекта, которые часто используются при решении задач оптимизации и распознавания образов. Уже разработано

В процессе обучения многослойного персептрона с применением алгоритма обратного распространения ошибки ему многократно предъявляется предопределенное множество обучающих примеров. Один полный