Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634794)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии  / №1 2016

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ ПАКЕТОВ ДЛЯ РАБОТЫ С ИСКУССТВЕННЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторТуровский
АвторыКургалин С.Д., Адаменко А.А.
Страниц8
ID511803
Аннотацияв рамках разработки программного обеспечения для моделирования обучения нейрочипов был проведен сравнительный анализ трех программных пакетов для работы с искусственными нейронными сетями в задачах классификации: ANNBuilder – оригинальной разработки для целей автоматизации моделирования обучения нейрочипов, восстанавливающих поврежденную нервную ткань и пакетов MatLab и Statistica. Проведена серия из 10 вычислительных экспериментов по обучению искусственных нейронных сетей на сгенерированных обучающих выборках и проведен статистический анализ результатов этих экспериментов с целью выявления статистически значимых различий между ними для выбранных программных пакетов. В большинстве случаев наилучшие результаты обучения искусственных нейронных сетей показал программный пакет ANNBuilder. Сравнение ANNBuilder с вышеуказанными программными пакетами проводилось для оценки результатов выполняемого обучения и выбора базисных показателей обучения нейрочипов. Реализованные алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей в пакете ANNBuilder могут быть использованы для создания базисных показателей обучения эволюционных алгоритмов в системах автоматизированного моделирования обучения нейрочипов, восстанавливающих нервную ткань
УДК004.5; 004.94
Туровский, Я.А. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ ПАКЕТОВ ДЛЯ РАБОТЫ С ИСКУССТВЕННЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ / Я.А. Туровский, С.Д. Кургалин, А.А. Адаменко // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2016 .— №1 .— С. 160-167 .— URL: https://rucont.ru/efd/511803 (дата обращения: 26.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

УДК 004.5; 004.94 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ ПАКЕТОВ ДЛЯ РАБОТЫ С ИСКУССТВЕННЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ Я. А. <...> Туровский*, С. Д. Кургалин*, А. А. Адаменко** *Воронежский государственный университет, **Воронежский государственный университет инженерных технологий Поступила в редакцию 16.03.2016 г. Аннотация. в рамках разработки программного обеспечения для моделирования обучения нейрочипов был проведен сравнительный анализ трех программных пакетов для работы с искусственными нейронными сетями в задачах классификации: ANNBuilder – оригинальной разработки для целей автоматизации моделирования обучения нейрочипов, восстанавливающих поврежденную нервную ткань и пакетов MatLab и Statistica. <...> Проведена серия из 10 вычислительных экспериментов по обучению искусственных нейронных сетей на сгенерированных обучающих выборках и проведен статистический анализ результатов этих экспериментов с целью выявления статистически значимых различий между ними для выбранных программных пакетов. <...> В большинстве случаев наилучшие результаты обучения искусственных нейронных сетей показал программный пакет ANNBuilder. <...> Сравнение ANNBuilder с вышеуказанными программными пакетами проводилось для оценки результатов выполняемого обучения и выбора базисных показателей обучения нейрочипов. <...> Реализованные алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей в пакете ANNBuilder могут быть использованы для создания базисных показателей обучения эволюционных алгоритмов в системах автоматизированного моделирования обучения нейрочипов, восстанавливающих нервную ткань. <...> Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, программное обеспечение, программный пакет, алгоритм, информационная система, моделирование, сравнительный анализ. <...> In the development of soſtware for simulation training neurochips a comparative analysis of the three soſtware packages to work with artificial neural networks in classification problems: ANNBuilder – originally developed for the purpose of automation simulation training neurochips restoring damaged nervous tissue and packet MatLab and Statistica. <...> A series of computational experiments 10 training <...>