Искусственные нейронные сети как устройства параллельных вычислений, состоящие из множества взаимодействующих простых процессоров. Варианты наиболее распространенных архитектур искусственных НС. Обучение искусственного интеллекта, основанного на НС.
При низкой оригинальности работы "Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Системы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетяхСтруктура связей обычно определяется в два этапа: сначала разработчик системы указывает, какие элементы должны быть связаны, и в каком направлении, а затем в процессе фазы обучения определяются значения соответствующих весовых коэффициентов. С каждым процессором, т.е. обрабатывающим элементом сети) связывается набор входящих связей, по которым к данному элементу поступают сигналы от других элементов сети, и набор исходящих связей , по которым сигналы данного элемента передаются другим элементам. В одной модели (т.е. для одного типа сети) каждый элемент может быть связан со всеми другими элементами сети, в другой модели элементы могут быть организованы в некоторой упорядоченной по уровням (слоям) иерархии, где связи допускаются только между элементами в смежных слоях, а в третьей - могут допускаться обратные связи между смежными слоями или внутри одного слоя, или же допускаться посылка сигналов элементами самим себе. Каждая связь определяется тремя параметрами: элементами, от которого исходит данная связь, элементом, к которому данная связь направлена, и числом, указывающим весовой коэффициент. Структура связей обычно представляется в виде весовой матрицы W, в которой каждый элемент представляет величину весового коэффициента для связи, идущей от элемента i к элементу j.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
