Обучение слоя Кохонена: нормализация входных данных
Начальным (но не обязательным) этапом процесса обучения нейронной сети Кохонена является предварительная нормализация входных векторов. Это достигается за счет деления […]
Нейронные сети
Нейронные сети
Нейронные сети
Обучение нейронной сети
Самым важным свойством нейронных сетей является их способность обучаться на основе данных окружающей среды и в результате обучения повышать свою
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
Модель нейрона
Нейрон представляет собой единицу обработки информации в нейронной сети. На рисунке ниже приведена модель нейрона, лежащего в основе искусственных нейронных
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
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
Функции активации в нейронных сетях
Для того, чтобы определиться с условными обозначениями, приведем ниже следующую модель нейрона: Функция активации (активационная функция, функция возбуждения) – функция,
Многослойные нейронные сети
Вероятно, архитектура многослойных нейронных сетей используется сейчас наиболее часто. Она была предложена еще в работах Розенблатта и подробно обсуждается почти
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
Многослойный персептрон
Многослойными персептронами называют нейронные сети прямого распространения. Входной сигнал в таких сетях распространяется в прямом направлении, от слоя к слою.
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
Нейронные сети Кохонена
Многослойные нейронные сети прямого распространения, для обучения которых, как правило, применяется алгоритм обратного распространения ошибки, можно охарактеризовать как базовые нейронные