Классификация нейронных сетей
Можно провести следующую классификацию нейронных сетей: Характер обучения Классификация нейронных сетей по характеру обучения делит их на: нейронные сети, использующие […]
Можно провести следующую классификацию нейронных сетей: Характер обучения Классификация нейронных сетей по характеру обучения делит их на: нейронные сети, использующие […]
Способность искусственных нейронных сетей обучаться является их наиболее интригующим свойством. Подобно биологическим системам, которые они моделируют, эти нейронные сети сами
Часто, для того чтобы продемонстрировать ограниченные возможности однослойных персептронов при решении задач прибегают к рассмотрению так называемой проблемы XOR –
Искусственные нейронные сети индуцированы биологией, так как они состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона.
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.
Суть обучения нейронной сети Кохонена заключается в такой подстройке весов, при которой близкие входные векторы будут активировать один и тот
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