Искусственная нейронная сеть

Cтраница 4

Стохастические методы полезны как для обучения искусственных нейронных сетей, так и для получения выхода от уже обученной сети. Стохастические методы обучения приносят большую пользу, позволяя исключать локальные минимумы в процессе обучения. Но с ними также связан ряд проблем. [46]

В работе рассмотрена возможность применения инструментария искусственных нейронных сетей ( ИНС) для выбора наиболее подходящей модели пласта по фактической кривой восстановления давления. [47]

Много общих идей, используемых в искусственных нейронных сетях, прослеживаются в работах Гроссберга; в качестве примера можно указать конфигурации входных и выходных звезд [ I ], используемые во многих сетевых парадигмах. Входные и выходные звезды могут быть взаимно соединены в сети любой сложности; Гроссберг рассматривает их как модель определенных биологических функций. Вид звезды определяет ее название, однако звезды обычно изображаются в сети иначе. [48]

Как только определенный вид эволюции вводится в искусственную нейронную сеть, сразу возникает потребность в соответствующей ему схеме хромосомного представления данных, т.е. должен быть создан способ генетического кодирования особей популяции. [49]

Несмотря на огромный интерес, проявляемый к искусственным нейронным сетям, литература по этому направлению в нашей стране издается весьма малыми тиражами и является дефицитной, а зачастую слишком узкоспециализированной и поэтому трудной для понимания. Целью настоящей книги, в связи с этим, является знакомство широкого круга заинтересованных лиц с основными понятиями и методами исследования и применения нейронных сетей. [50]

Персептрон со многими выходами. [51]

Теория персеп-тронов является основой для многих других типов искусственных нейронных сетей, в силу чего они являются логической исходной точкой для изучения искусственных нейронных сетей. [52]

Научная новизна диссертационного исследования заключается в привлечении инструментария искусственных нейронных сетей для классификации кривых восстановления давления и в применении алгоритмов фрактального анализа для изучения поведения динамики давления в скважинах. [53]

Конец 1970 - х гг. Возобновление интереса к искусственным нейронным сетям как следствие накопления новых знаний о деятельности мозга, а также значительного прогресса в области микроэлектроники и компьютерной техники. [54]

После двух десятилетий почти полного забвения интерес к искусственным нейронным сетям быстро вырос за последние несколько лет. Специалисты из таких далеких областей, как техническое конструирование, философия, физиология и психология, заинтригованы возможностями, предоставляемыми этой технологией, и ищут приложения им внутри своих дисциплин. [55]

Сочетание корректирующих свойств системы остаточных классов и адаптивных свойств искусственных нейронных сетей позволяет реализовать непозиционный нейрокомпьютер с реконфигурируемой в динамике вычислительного процесса структурой. [56]

Страницы: 1 2 3 4