Нейросеть

Cтраница 2

Емкость памяти нейросети, ее способность хранить и воспроизводить информацию являются одной из важнейших характеристик нейросети. Однако если в традиционных - последовательных машинах характеристики памяти достаточно понятны и доступны оценке, то в нейросетях дело обстоит намного сложнее. [16]

При обучении нейросетей размер популяции выбирается достаточно большим, как минимум 100 особей. [17]

Система управления дообучением ИНС с использованием вектора. [18]

Алгоритмом обучения нейросети является разновидность ВР с прогнозом ошибки обучения ВРР ( back propagation with prediction), так называемый динамический алгоритм ВР. [19]

Известно сравнение нейросетей с изюмом, который хорош не столько сам по себе, сколько как добавка, например, в булочки. [20]

Глобальность связей в искуственных нейросетях.| Нейрон производит нелинейную операцию над линейной комбинацией входов. [21]

Отличительной чертой нейросетей является глобальность связей. Базовые элементы искусственных нейросетей - формальные нейроны - изначально нацелены на работу с широкополосной информацией. [22]

Характерной особенностью нейросетей является их способность к обобщению, позволяющая обучать сеть на ничтожной доле всех возможных ситуаций, с которыми ей, может быть, придется столкнуться в процессе функционирования. В этом их разительное отличие от обычных ЭВМ, программа которых должна заранее предусматривать их поведение во всех возможных ситуациях. Эта же их способность позволяет кардинально удешевить процесс разработки приложений. [23]

Автоассоциативная сеть с узким горлом - аналог правила обучения Ойа.| Слой линейных нейронов. [24]

Подобного рода нейросети с узким горлом также способны осуществлять сжатие информации. [25]

Обучение нескольких нейросетей с различной архитектурой: результат обучения зависит как от размеров сети, так и от ее начальной конфигурации. [26]

Применительно к нейросетям все эти методы имеют недостаток: каждый расчет значения Е требует больших затрат времени и расчета выходов всех нейронов в сети. [27]

Задача распознавания рукописных букв в терминах нейросети. [28]

Надо: построить нейросеть с 900 входами и 33 выходами, которые помечены буквами. [29]

Так же и нейросеть, грамотным образом обученная, может с большой вероятностью правильно реагировать на новые, не предъявленные ей ранее данные. [30]

Страницы: 1 2 3 4 5