Сети Хопфилда

Пример готового реферата по предмету: Программирование

Оглавление

1. Общие сведения 4

2. Различия сети Хопфилда: 4

3. Области применения сети Хопфилда: 6

4. Многослойные сети Хопфилда 6

4. Структурная схема сети Хопфилда 7

5. Спиновые стекла Сетей Хопфилда 9

6. Дискретная сеть Хопфилда 13

Литература 20

Содержание

Выдержка из текста

На западе применение искусственных нейронных сетей обширно, у нас это еще не сильно освоено. Большая область задач, решаемых искусственными нейронными сетями, не дает возможности в сейчас создавать мощные сети, вынуждая создавать специализированные искусственные нейронные сети.

связей, идущих от выходов сетей к их входам. Но это весьма желательное качество достигается не бесплатно: сети без обратных связей обладают более ограниченными возможностями по сравнению с сетями с обратными связями. Так как сети с обратными связями имеют пути, передающие сигналы от выходов к входам, то отклик таких сетей является динамическим, т.

Широкий круг задач, решаемый нейронными сетями, не позволяет в настоящее время создавать универсальные, мощные сети, вынуждая разрабатывать специализированные сети, функционирующие по различным алгоритмам.

1. Провести анализ методов и моделей прогнозирования временных рядов для выявления достоинств и недостатков моделей каждого класса. Определить наиболее эффективные модели прогнозирования временных рядов, проанализировать их основные недостатки, определить подходы, позволяющие устранить недостатки авторегрессионных моделей.

Нейроны первого слоя имеют по n синапсов, соединенных со входами сети (образующими фиктивный нулевой слой).

Общее описание исследуемых нейронных сетей.1.3 Сети Хопфилда.3.2 Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети.

Системы дополненной реальности в большинстве своем основаны на работу с визуальными, либо с аудиовизуальными данными. Связано это в первую очередь с тем, что более 70 % информации человек получает с помощью органов зрения. В связи с этим, одной из основных проблем, которые возникают в процессе разработки систем дополнительной реальности является сложность распознавания образов и объектов реального мира вычислительными системами. Большой шаг в данном направлении был сделан с развитием нейронных сетей, предоставляющих новые возможности для решения проблем распознавания образов.

Нейросистемное оценивание влияния шоков финансовых рынков на поведение фьючерсов на нефть.

На следующем этапе создается программа, используемая выбранный метод. Строится алгоритм функционирования программы с указанием задействованных в программе переменных и функций, приводится механизм его работы. Здесь приводится текст программы, ее диалоговый интерфейс, а также список всех ключевых переменных, используемых в программе, и назначение каждой из них. Необходимо также отметить о совместимости полученной программы с различными ОС и дополнительных ресурсах, которые необходимы для ее функционирования.

1) метеорологические данные ФГБУ «ИГКЭ Росгидромета и РАН» (http://meteoinfo.ru/news/1-2009-10-01-09-03-06/8796-12032014-2015 ) (Россия — данные на станциях).

СП — crutem 4nh.txt) и данные Университета Восточной Англии (Земной шар — массив hadcrut 4gl.txt;

Нейронные сети — основные понятия и определения

12 Модель Хопфилда

14 Модель сети с обратным распространением 16

Выдержка из введения:Целью работы является теоретическое осмысление понятия метрик, познание необходимости и сферы практического применения метрик в классификации и анализе данных, их роли в кластерном анализе данных.Для достижения поставленной цели в работе решались следующие основные задачи:1. Произвести исследование предметной области – выявить пути классификации данных, обосновать необходимость классификации, как процесса, предшествующего анализу данных;

2. Выявить самые распространенные метрики и дать им характеристику;

3. Изучить теоретические особенности метрик;

4. Рассмотреть практическое применение метрик на примере одной конкретной метрики.

Выдержка из введенияЦель курсового проекта – оценка полезности эффективности и точностей моделей применяемых для анализа данных. Можно выделить следующие задачи данного курсового проекта:- приобрести навыки работы с большими массивами данных и навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений;

• освоить методы выполнения оценок параметров больших множеств по данным выборочного наблюдения;
• развить аналитические навыки в ходе применения вариационного и корреляционного методов и интерпретации полученных результатов.Таким образом, проводимый статистический анализ позволит сделать выводы о характеристиках исследуемого показателях и тенденциях его развития.

Литература

1. С. Короткий, Нейронные сети: алгоритм обратного распространения.

2. С. Короткий, Нейронные сети: обучение без учителя.

3. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.

4. Ф.Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника, М.,Мир, 1992.

5. Ежов А.А., Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.

список литературы