Нейронная сеть

Cтраница 3

Уже трехслойная нейронная сеть, где слой рецепторов ( восприятие) через промежуточный слой связан со слоем эффекторов ( выполнение), позволяет разрабатывать эффективные системы, способные адаптироваться к счеде. [31]

Нейронной сетью ( НС) называется динамическая система, состоящая из совокупности связанных между собой по типу узлов направленного графа элементарных процессоров, называемых формальными нейронами, и способная генерировать выходную информацию в ответ на входное воздействие. [32]

Фрагмент нейронной сети с возбуждающими и тормозящими связями. [33]

Поскольку нейронная сеть носит явно выраженный динамический характер, время является одним из основных факторов ее функционирования. При моделировании сети время изменяется дискретно, и состояние сети можно рассматривать как последовательность мгновенных снимков, причем каждое новое состояние зависит только от предыдущего цикла возбуждения нейронов. [34]

Вторая нейронная сеть, аналогичная первой, также состоит из одного слоя нейронов, где каждый нейрон соответствует одной операции. На входы нейронов подаются компоненты векторов Sk, характеризующие ситуационные сигналы. Операция выбирается по максимальному выходному сигналу нейронов. [35]

Пусть нейронная сеть имеет п входов и т выходов. [36]

Такая дискретная нейронная сеть легко может быть смоделирована на ЭЦВМ. [37]

Структура ДАЗУ. [38]

Предлагаемая динамическая нейронная сеть позволяет решить указанные проблемы и формирует хорошо интерпретируемые многоуровневые иерархические представления эталонов речевых событий, а также отличается быстротой обучения. [39]

Такая дискретная нейронная сеть легко может быть смоделирована на ЭЦВМ. [40]

Использование нейронной сети ( и одноэлементного нейрона) состоит их трех этапов: обучения, проверки и функционирования. [41]

Конфигурация нейронных сетей представляет собой колебательные электрические цепи. Различным состояниям мозга соответствуют колебания с разными частотами. Многочисленные исследования показали, что в мозгу взрослого человека при различных его состояниях преобладают электрические колебания определенных частот. Нетрудно заметить, что граничные частоты ритмов мозга или точно отвечают числам Фибоначчи, или очень близки к ним. [42]

Теория нейронных сетей на основе кибернетического моделирования работы человеческого мозга пытается разработать самообучающиеся системы принятия решений. [43]

Изучение нейронных сетей, состоящих из большого числа - моментов, представляет определенный интерес как для техники, так и для фитологии. [44]

Оптимизация нейронных сетей, развивающихся в последнее время для решения сложных, в том числе финансовых задач; нейронные сети [4.65] требуют их оптимизации при предварительной настройке. [45]

Страницы: 1 2 3 4