Понятие, закономерности функционирования нейронных сетей, Обзор информационных технологий, программных средств для реализации соответствующих алгоритмов. Детальное описание особенностей выполнения демонстрационного примера, составление программного кода.
При низкой оригинальности работы "Обучение персептрона с использованием нормированной функции настройки", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
нейронный программный сеть алгоритм Дисциплина «Интеллектуальные информационные системы» (ИИС) рассматривает способы построения информационных систем для решения неформализованных задач в различных сферах творческой деятельности человека. Изучаются математические и алгоритмические основы интеллектуальных информационных систем: модели представления знаний на основе систем продукций, семантических сетей и фреймов; выводы на знаниях; нечеткая информация и выводы; нейронные сети; методы эвристического поиска решений и программирования задач в среде CLIPS, пакете прикладных программ NeurealNetworkToolbox, функционирующего под управлением ядра системы MATLAB. Персептрон - электронное устройство, моделирующее глаз улитки и его взаимодействия с мозгом. Функционирует нейрон в два такта, на первом такте в суммирующем блоке вычисляется величина возбуждения полученного нейроном На втором такте суммарное возбуждение пропускается через активационную (преобразующую) функцию F в результате чего получается выходной сигнал Yо = F(Y) Существует 4 вида активационной функции: 1) Линейная функция (гистерезис) 2) Функция единого скачка 3) Сигмоидальная функция активации 1.2 Обзор информационных технологий / программных средств для реализации алгоритмов нейронных сетей Типы аппаратного обеспечения на основе ИНС Существует большое количество типов рассматриваемых устройств, однако их можно разделить на три основных класса, которые могут применяться в зависимости от поставленных и выполняемых задач.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
