Сейчас работаем

Алгоритм обучения нейронных сетей

Искусственные нейронные сети, подобно биологическим, являются вычислительной системой с огромным числом параллельно функционирующих простых процессоров с множеством связей. Несмотря на то, что при построении таких сетей обычно делается ряд допущений и значительных упрощений, отличающих их от биологических аналогов, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу, — это обучение на основе опыта, обобщение, извлечение существенных данных из избыточной информации.

Цель работы – изучение алгоритмов обучения нейронных сетей.

Для достижения поставленной цели в работе поставлены следующие задачи:

  • Описать алгоритмы обучения нейронных сетей.
  • Рассмотреть методы ускорения обучения нейронной сети.
  • Изучить области применения нейронных сетей.
  • Рассмотреть алгоритм обратного распространения ошибки.
  • Реализовать алгоритм обратного распространения ошибки на примере аппроксимации функции.

Объектом исследования являются нейронные сети.

Предмет – алгоритмы обучения нейронной сети.

Практической значимостью работы является возможность использования обученных нейронных сетей для решения различных задач.

Структура работы и объем работы определяется целью и основными задачами исследования. Курсовая работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованной литературы. Текст работы изложен на 33 страницах текста

Похожие работы
Тип Название Рейтинг Категория Стоимость
Курсовая Нейронные сети. Распознавание образов 7 Методы и системы исскуственнного интеллекта бесплатно
Курсовая Продажи видеоигр в сети магазинов 0 Access 500,00
Исходник Алгоритм Хаффмана C# 22 .NET (C#) 3 500,00
Другие работы автора
Тип Название Рейтинг Категория Стоимость
Лабораторная Метод Рунге-Кутта для определения точки бифуркации. C#. 11 Математические методы исследования операций 150,00
Курсовая Нейронные сети. Распознавание образов 7 Методы и системы исскуственнного интеллекта бесплатно
Лабораторная Построение выпуклой оболочки для набора точек. Алгоритм Джарвиса. Реализация C#. 26 .NET (C#) 300,00
Комментарии (0)

CyborDev

/ /

Оставить комментарий

Ты не можешь комментировать

Только зарегистрированые пользователи имеют возможность комментировать работы
Алгоритм обучения нейронных сетей
Искусственные нейронные сети, подобно биологическим, являются вычислительной системой с огромным числом параллельно функционирующих простых процессоров с множеством связей. Несмотря на то, что при построении таких сетей обычно делается ряд допущений и значительных упрощений, отличающих их от биологических аналогов, искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу, — это обучение на основе опыта, обобщение, извлечение существенных данных из избыточной информации.
Категория: Образование
Стоимость: Бесплатно