Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


Предмет: «Нейронные сети»

Как мы работаем

  1. Вы делаете заявку из формы заказа на сайте или звоните мне по телефону.
  2. Авторы определяются, как быстро они могут ответить, платная это будет консультация или бесплатный совет.
  3. Если вас устраивают условия сотрудничества, то мы поможем вам разобраться, как лучше написать свою научную работу, какие в этом могут быть подводные камни, где взять материал и как с ним работать.
  4. Сроки и другие условия консультаций обсуждаются и согласовываются.






Добавить файл

- осталось написать email или телефон

Наши цены 150 рублей/страница текста

Сроки обуждаются и согласовываются.

Вы ничего не платите в момент заказа работы. Когда работа готова, я делаю демо-версию и высылаю ее с реквизитами банковского счета/карты. После оплаты и поступления денег (или чека об оплате) я высылаю работу целиком.

Также мы можем сделать:
  • отзыв о прохождении практики;
  • календарный план (график);
  • дневник прохождения практики.

Описание предмета: «Нейронные сети»

Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, а также устройства параллельных вычислений, представляющие собой систему из соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов).

Такие процессоры обычно исключительно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах.

Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Полученные модели называются искусственными нейронными сетями (ИНС).

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения -— одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.

Разработчикам решения на основе нейронной сети требуется: выбрать соответствующую модель сети; определить топологию сети (число элементов и их связи); указать параметры обучения.

Наиболее известным типом ИНС является персептрон. Доказано, что при нелинейной функции в нейроне могут быть подобраны коэффициенты связей так, что сеть может моделировать любую функцию. Для персептрона общепринятым является обучение методом обратного распространения ошибки. ИНС применяют при следующих классах задач: классификация данных, распознавание образов, предсказание временных рядов. Абсолютно точный ответ с помощью ИНС получить невозможно — например, бессмысленно решать таблицу умножения. Но есть задачи, нерешаемые другим путем — например предсказание курса акций (много параметров, сложные зависимости). ИНС позволит найти зависимость выходных данных (курс акции) от входных (предыдущий курс, время года и т. д.). При решении таких задач самым важным является подбор данных и их подготовка.

Области применения: Распознавание символов текста и других объектов, Распознавание речи, Управление движением транспортного средства и т. д., Классификация ситуаций, Краткосрочный прогноз.

[Материал из Википедии]

Свяжитесь со мной, если у вас есть вопросы

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Таня, 25.05
Юлия, здравствуйте!!!))) Сегодня  у меня была защита дипломной работы. Защитилась я на "хорошо". Я довольна результатом и оценкой. Выражаю Вам свою огромную благодарность за Ваш огромный нелегкий труд! Спасибо Вам большое!!! Было очень приятно с Вами сотрудничать! Вы очень ответственный, чуткий и отзывчивый человек!!! Желаю Вам удачи и всего самого наилучшего в работе, а самое главное крепкого здоровья!!! С уважением,