Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 519728)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.
  Расширенный поиск
Результаты поиска

Нашлось результатов: 122935 (0,99 сек)

Свободный доступ
Ограниченный доступ
Уточняется продление лицензии
1

ТОПОЛОГИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, ПРОИЗВОДЯЩИХ ОЦЕНКУ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА (ЧАСТЬ 1) [Электронный ресурс] / Искаков [и др.] // Вопросы экономических наук .— 2015 .— №6 (76) .— С. 101-105 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/490284

Автор: Искаков

В статье рассматривается концепция искусственных нейронных сетей, представлена архитектура нейронных сетей. Так же приведены алгоритмы и вычисления для описания нечетных знаний, описаны основные характеристики нечеткой логики и возможности применения нечеткой логики в экономических исследованиях

и рекуррентные сети. <...> Рекуррентные нейронные сети также могут быть однослойными и многослойными. <...> На рисунке 2.в представлена однослойная рекуррентная сеть, однако в данной сети отсутствуют связи нейронов <...> с самими собой, хотя рекуррентные сети предполагают их наличие. <...> сеть прямого распространения в) рекуррентная сеть Это означает, что сигнал, поступающий в нейрон из

2

ON APPLICABILITY OF RECURRENT NEURAL NETWORKS TO LANGUAGE MODELLING FOR INfl ECTIVE LANGUAGES [Электронный ресурс] / Kudinov // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies .— 2016 .— №8 .— С. 153-163 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/576553

Автор: Kudinov

Standard version of recurrent neural network language model (RNNLM) has shown modest results in language modelling of Russian. In this paper we present a special modifi cation of RNNLM making separate predictions of lemmas and morphology. New model shows superior results compared to Knesser-Ney language model both in perplexity and in ranking experiment. At the same time morphology integration has not shown any improvement.

О применимости рекуррентных нейронных сетей к задаче статистического моделирования русского языка М.С <...> В 2010 г. была представлена языковая модель на рекуррентной нейронной сети (RNNLM) [7]. <...> Миколовым, который использовал рекуррентную сеть Элмана для предсказания слов по контексту [7]. <...> Все рекуррентные сети обучались на лемматизованном корпусе. <...> Тем не менее использование морфологии пока проблемно для рекуррентной нейронной сети.

3

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ КОНЕЧНЫХ ГРУПП НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ [Электронный ресурс] / Головинский, Довжикова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2008 .— №1 .— С. 49-55 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/519625

Автор: Головинский

Рассмотрено представление дискретных групп и полугрупп нейронными сетями. Построен алгоритм выделения из временного ряда структуры, представляемой конечным автоматом, и продемонстрирована реализация конечного автомата нейронными сетями. Установлена связь дискретных симметрий с симметриями перестановок входов нейронов в сети. Показана возможность применения нейронных сетей, использующих инварианты групп, для оценки точности симметрии данных

Соответствующие рекуррентные сети подробно описаны С. Осовским [8]. <...> В последнем случае мы по сути получаем эквивалент рекуррентной гетероассоциативной сети Коско, в которой <...> Работа сети как автомата, задающего переход, состоит в нахождении сетью Коско ассоциации Æb c с переопределением <...> Построим нейронную сеть, проверяющую равносторонность треугольника. <...> Нейронные сети для обработки информации / С.

4

Основы нейроинформатики [учеб. пособие]

Автор: Солдатова
Издательство СГАУ

Основы нейроинформатики. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Рекуррентные сети 5.1. <...> Это так называемые рекуррентные сети. <...> Рекуррентная сеть Эльмана Данная рекуррентная сеть представляет собой развитие сетей персептронного типа <...> Рекуррентные сети 5.1. Общие положения 5.2. Сеть Хопфилда 5.3. Сеть Хемминга 5.4. <...> Рекуррентная сеть Эльмана 5.5. Алгоритм обучения рекуррентной сети Эльмана 5.6.

Предпросмотр: Основы нейроинформатики.pdf (1,0 Мб)
5

Интеллектуальные системы учебник

Автор: Ясницкий Л. Н.
М.: Лаборатория знаний

В учебнике приведена история становления научной области «искусственный интеллект». Освещены основные направления ее развития и сферы применения, выполнено сопоставление трех основных стратегических подходов к созданию интеллектуальных систем: технологии экспертных систем, технологии нейронных сетей и технологии эволюционного моделирования. Изложены теоретические основы и даны примеры разработки интеллектуальных систем, а также примеры их применения для интеллектуального анализа данных в промышленности, экономике, бизнесе, психологии, социологии и других областях. Книга является исчерпывающим руководством по освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека.

Рекуррентные сети на базе персептрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 7.4. <...> Рекуррентная сеть Хопфилда . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 7.5. <...> Рекуррентная сеть Хопфилда 163 Рис. 7.15. <...> Радиально-базисные сети 7.3. Рекуррентные сети на базе персептрона 7.4. <...> Рекуррентная сеть Хопфилда 7.5. Самообучающиеся и гибридные сети 7.6.

Предпросмотр: Интеллектуальные системы учебник — Эл. изд..pdf (0,2 Мб)
6

№3 [Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия "Вычислительная математика и информатика", 2017]

Публикуются статьи, обзоры и краткие сообщения ученых ЮУрГУ, вузов и научно-исследовательских организаций России, посвященные актуальным вопросам вычислительной математики и информатики.

рекуррентные нейронные сети и сети остаточного обучения. <...> долго-краткосрочной памяти и управляемые рекуррентные нейронные сети. <...> Проблему исчезающего градиента позволяет решить другая архитектура рекуррентной нейронной сетисеть <...> нейронных сетей — управляемые рекуррентные нейронные сети (gated recurrent neural networks) [105, 106 <...> Схема блока управляемой рекуррентной сети показана на рис. 9. Рис. 9.

Предпросмотр: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия Вычислительная математика и информатика №3 2017.pdf (0,7 Мб)
7

№6 (76) [Вопросы экономических наук, 2015]

В журнале публикуются научные статьи российских и зарубежных ученых, соискателей, аспирантов, научных работников по следующим специальностям номенклатуры ВАК: Экономическая теория; экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности в т.ч.: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; землеустройство и др.); финансы, денежное обращение и кредит; бухгалтерский учет, статистика; математические и инструментальные методы экономики; мировая экономика.

и рекуррентные сети. <...> Рекуррентные нейронные сети также могут быть однослойными и многослойными. <...> На рисунке 2.в представлена однослойная рекуррентная сеть, однако в данной сети отсутствуют связи нейронов <...> с самими собой, хотя рекуррентные сети предполагают их наличие. <...> сеть прямого распространения в) рекуррентная сеть Это означает, что сигнал, поступающий в нейрон из

Предпросмотр: Вопросы экономических наук №6 (76) 2015.pdf (0,1 Мб)
Предпросмотр: Вопросы экономических наук №6 (76) 2015 (1).pdf (0,3 Мб)
8

Моделирование систем Учебно-методическое пособие

Ивановский государственный химико-технологический университет

Цель учебного пособия дать студентам общее представление о современных методах моделирования технических и технико-экономических систем и объектов. В пособии рассматриваются общие вопросы и современная методология моделирования, непрерывные и дискретные детерминированные модели объектов и систем, стохастические модели с дискретным и непрерывным временем. Большое внимание уделено методам имитационного моделирования систем с вероятностными характеристиками. Дается обзор других подходов к моделированию сложных систем, таких как информационно-энтропийный, использование нейронных сетей и сетей Петри. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по специальностям подготовки 080801 Прикладная информатика и 230201 Информационные системы и технологии. Кроме того, пособие может быть полезным для студентов других специальностей и направлений.

Рекуррентные и самоорганизующиеся нейронные сети . . . 5.2.6. <...> Сеть с обратными связями называется рекуррентной. <...> Рекуррентные и самоорганизующиеся нейронные сети Рекуррентные сети представляют собой развитие однонаправленных <...> Однослойная сеть Хопфилда Простейшей рекуррентной сетью можно считать однослойную сеть Хопфилда. <...> Виды простейших нейронных сетей 5.2.5. Рекуррентные и самоорганизующиеся нейронные сети 5.2.6.

Предпросмотр: Моделирование систем.pdf (0,3 Мб)
9

Основы искусственного интеллекта учеб. пособие

Автор: Боровская Е. В.
М.: Лаборатория знаний

Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем. Рассмотрены модели представления знаний и методы работы с ними, методы разработки и создания экспертных систем. Книга поможет читателю овладеть навыками логического проектирования баз данных предметной области и программирования на языке ProLog.

Что такое семантическая сеть? Приведите пример семантической сети. 13. <...> Если же сеть является рекуррентной (т. е. содержит связи, ведущие назад от дальних к более ближним нейронам <...> Рекуррентные сети представляют большой интерес для исследователей в области нейронных сетей, однако при <...> Как строятся нейронные сети? 8. Какие задачи решаются с помощью нейронных сетей? 9. <...> Нейронные сети 3.1. Введение в нейронные сети 3.2. Искусственная модель нейрона 3.3.

Предпросмотр: Основы искусственного интеллекта  учебное пособие.— 3-е изд. (эл.).pdf (0,2 Мб)
10

№3 [Сенсорные системы, 2018]

Использование для решения данной задачи не рекуррентных, а полносвязных нейронных сетей без обратных <...> (один скрытый слой, 12 нейронов), а также рекуррентные нейронные сети различной архитектуры. <...> Поэтому авторы работы (Бочаров и др., 2015) сосредоточились на исследовании рекуррентных нейронных сетей <...> Использование для решения данной задачи не рекуррентных, а полносвязных нейронных сетей (Lin, Lee, 1991 <...> показателю PQ, полученному при использовании рекуррентных сетей (из-за различающихся наборов тестовых

Предпросмотр: Сенсорные системы №3 2018.pdf (0,2 Мб)
11

№9 [Университетская книга, 2017]

«Университетская КНИГА» – отраслевое периодическое издание, учреждённое в 1996 году, основной целью которого является освещение вопросов издания и распространения учебной и научной литературы, образовательных процессов, проблем чтения и формирования библиотечных фондов, развития книжного рынка, внедрения инновационных технологий и электронных ресурсов, работы информационно-библиотечных центров и поддержки малотиражных изданий.

Из них 86% заходят в Сеть ежедневно. <...> Сегодня все связаны через социальные сети. <...> Для следующего этапа – сравнения текстов между собой – используются рекуррентные сети глубокого обучения <...> Другой важной особенностью рекуррентных сетей является возможность их применения как порождающих, т.е <...> Есть школы вообще без доступа в Сеть.

Предпросмотр: Университетская книга №9 2017.pdf (0,1 Мб)
12

Интеллектуальные системы учеб. пособие

Автор: Семенов А. М.
ОГУ

В учебном пособии рассмотрены теоретические основы интеллек- туальных систем, модели и методы интеллектуального анализа данных. Теоретический материал дополнен примерами и программной реализа- цией интеллектуальных задач, вопросами и тестами для проверки ус- воения материала.

Модель семантической сети. <...> , в которых графы не имеют петель; рекуррентные сети, или сети с обратными связями. <...> Нейронные сети прямого действия Искусственные нейронные сети (НС) Однослойные перцептроны Рекуррентные <...> нейронные сети (с обратными связями) Многослойные перцептроны Сети РБФ Соревновательные сети Сети Кохонена <...> Рекуррентные сети являются динамическими, так как в силу обратных связей в них модифицируются входы нейронов

Предпросмотр: Интеллектуальные системы.pdf (0,3 Мб)
13

Решение задачи оптимального исследования рынка с применением нейронных сетей [Электронный ресурс] / Мухамедиева, Мингликулов // Актуальные проблемы современной науки .— 2010 .— №5 .— С. 131-133 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/253499

Автор: Мухамедиева
М.: ПРОМЕДИА

Оптимальное исследование рынка с использованием рекуррентной нейронной сети.

Алгоритм основан на использовании рекуррентной нейронной сети и принципа «Winner takes all». <...> Для расчета модели рекуррентными нейронными сетями надо перейти к противоположной функции Copyright ОАО <...> С рекуррентными сетями связано понятие стабильности [1]. <...> При подаче вектора на вход стабильных рекуррентных сетей, вырабатываются выходные сигналы нейронов, которые <...> Для решения задачи (1)-(2) предложена рекуррентная нейронная сеть [2], которая описывается дифференциальным

14

№8 [Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies, 2016]

Cерия журнала «Техника и технологии» отражает самую массовую группу инженерных научных направлений Сибирского федерального университета. Целью создания серии является развитие фундаментальных исследований в области инженерных наук в СФУ, обеспечение международного приоритета научных работ преподавателей, сотрудников, аспирантов, докторантов вуза, а также интеграция журнала в международное информационное пространство.

О применимости рекуррентных нейронных сетей к задаче статистического моделирования русского языка М.С <...> В 2010 г. была представлена языковая модель на рекуррентной нейронной сети (RNNLM) [7]. <...> Миколовым, который использовал рекуррентную сеть Элмана для предсказания слов по контексту [7]. <...> Все рекуррентные сети обучались на лемматизованном корпусе. <...> Тем не менее использование морфологии пока проблемно для рекуррентной нейронной сети.

Предпросмотр: Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies №8 2016.pdf (0,7 Мб)
15

Нейронные сети учеб. пособие

Автор: Горожанина Е. И.
Изд-во ПГУТИ

Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей.

Рекуррентные нейронные сети Рекуррентная нейронная сеть – это сеть, в которой сигнал с выходных нейронов <...> Частным случаем рекуррентных сетей является двунаправленные сети. <...> Сеть Хопфилда является рекуррентной в том смысле, что для каждого входного образца выход сети повторно <...> Что такое рекуррентная нейронная сеть? 2. Дайте определение сети Хопфилда, сети Хемминга. 3. <...> Рекуррентная нейронная сеть – это сеть, в которой сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя

Предпросмотр: Нейронные сети учебное пособие.pdf (0,6 Мб)
16

НЕЙРОСЕТЕВАЯ КОМПЕНСАЦИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ТРАНСФОРМАТОРОВ ТОКА РЕЛЕЙНОЙ ЗАЩИТЫ В УСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДНОГО ПРОЦЕССА [Электронный ресурс] / Сердюк // Датчики и системы. Sensors & Systems .— 2009 .— №9 (124) .— С. 59-61 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/601015

Автор: Сердюк

Описана компенсация погрешностей измерительных трансформаторов тока с применением искусственной нейронной сети. Приведены результаты испытаний

(RB); — раäиаëüных базисных сетей с нуëевой оøибкой (RBE); — сетей с пряìой переäа÷ей сиãнаëа (FF); <...> — каскаäных сетей с пряìой переäа÷ей сиãнаëа (CF); — обобщенных реãрессионных сетей (GRNN); — рекуррентных <...> сетей Эëìана (ELM). <...> Первый скрытый сëой Вхоäы нейронной сети Рис. 4. <...> Нейронные сети. MATLAB 6. — М: Диаëоã-МИФИ, 2002.

17

О МЕТОДАХ ФОРМИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АНСАМБЛЕЙ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ [Электронный ресурс] / Каширина // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2009 .— №2 .— С. 114-117 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/519747

Автор: Каширина

В статье предлагается несколько подходов к формированию нейросетевых комитетов в задачах прогнозирования финансовых временных рядов. В частности, обсуждается использование для этих целей перспективной методики бустинга

Ключевые слова: нейронные сети, комитеты сетей, прогнозирование, бустинг Annotation. <...> , а комитета нейронных сетей. 1. <...> , рекуррентные сети, RBF-сети и любые другие, хорошо зарекомендовавшие себя при решении задач прогнозирования <...> Наконец, третья сеть обучается на таких m примерах, на которых ответы первой и второй сетей расходятся <...> первой и второй сетей разошлись.

18

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫЙ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ МАРШРУТИЗАЦИЕЙ [Электронный ресурс] / Нечаев, Дергачев // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2009 .— №1 .— С. 40-43 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/519693

Автор: Нечаев

Одной из важнейших задач телекоммуникационных сетей является адаптивная маршрутизация передаваемых пакетов. Она относятся к классу комбинаторно- оптимизационных задач, не имеющих простых аналитических решений. Известно [1], что эта задача может быть сформулирована в виде задачи коммивояжера и для ее решения можно использовать нейронные сети Хопфилда

№ � ИНФОрМаЦИОННО-ВычИСлИТЕлЬНыЕ, уПраВлЯЮЩИЕ И СЕТЕВыЕ СИСТЕМы УДК 55.519.67 ПрИМЕНЕНИЕ НЕйрОННый СЕТЕй <...> Ключевые слова: телекоммуникационные сети, комбинаторнооптимизационные задачи, нейронные сети Хопфилда <...> Для этого нужно приравнять выражение для E(ν) к энергии рекуррентной сети: , , , , , , 1 ( ) 2 i j i <...> маршрутизацию в сетях с динамической архитектурой, исключая простой перебор узлов сети, что значительно <...> Нейронные сети и их применение в системах управления и связи.

19

ПРЕИМУЩЕСТВА НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИИ В ФИНАНСОВОЙ СФЕРЕ [Электронный ресурс] / Соколянский [и др.] // Проблемы экономики .— 2015 .— №1 (65) .— С. 65-69 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/493245

Автор: Соколянский

В данном материале изложены варианты использования нейронных сетей в экономике: прогнозирование, оценка, решение задач экономической природы

Нейронные сети представляют собой универсальный аппроксиматор, что дает возможность использования их <...> В настоящее время технологии применения нейронных сетей получили широкое распространение. <...> Теория нейронных сетей разрабатывалась особенно интенсивно в конце 50-х и начале 60-х гг. <...> При этом нейронная система является рекуррентной сетью, то есть выходной сигнал (результат) Copyright <...> будут давать рекомендации для нейронных сетей о возможном изменении тренда.

20

УМЕНЬШЕНИЕ СТРУКТУРНОЙ СЛОЖНОСТИ ДИНАМИЧЕСКОЙ НЕЙРОСЕТИ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ [Электронный ресурс] / Катков // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии .— 2010 .— 3 .— С. 83-88 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/494779

Автор: Катков

В данной статье рассмотрено решение задачи распознавания речевого сигнала с использованием иерархической динамической нейронной сети. Для уменьшения ее структурной сложности предложена функциональная схема устройства сокращения информационной избыточности речи. В статье представлен алгоритм исключения неинформативных параметров речевого сигнала, основанный на учете его статистических характеристик. Предлагаемое решение может быть использовано при построении систем верификации по голосу, функционирующих в реальном масштабе времени

решение задачи распознавания речевого сигнала с использованием иерархической динамической нейронной сети <...> Это связано, прежде всего, с большой размерностью пространства настраиваемых параметров сети (до 10 6 <...> требуют нелинейной деформации пространства входов сети. <...> _________________________________________________________ № 3 (281) 2010 84 Применение традиционных рекуррентных <...> сетей аналогично введению в сеть механизма задержек и, как следствие, приводит к увеличению времени

21

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ [Электронный ресурс] / К.Е. Токарев // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса .— 2016 .— №2 (35) .— С. 125-128 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/415740

Автор: Токарев Кирилл Евгеньевич

В статье рассмотрены возможности применения алгоритмического и математического аппарата нейросетевых моделей в задачах управления социально-экономическими системами. В ходе исследования автором проанализированы современные подходы к моделированию управления социально-экономическими системами, разработана алгоритмическая модель обучения и функционирования нейронной сети, а также представлена структурная модель базового компонента сети – искусственного нейрона. Кроме того, проанализированы возможности и выявлены пути адаптации существующих классов одно- и двухслойных нейросетевых моделей с экзо- и эндогенными сигналами для обоснования управленческих решений на основе использования инструментальных средств для многовариантного анализа альтернатив в задачах управления в социальных и экономических системах.

также монотонные сети, сети без обратных связей, сети с обратными связями. <...> Среди них можно выделить сети прямого распространения, рекуррентные нейронные сети, радиально базисные <...> нейронные сети (RBF-сети); самоорганизующиеся карты Кохонена. <...> персептрон); рекуррентные нейронные сети (например, рекуррентная сеть Эльмана); радиально базисные нейронные <...> сети (RBF-сети); самоорганизующиеся карты (сети Кохонена) и т.п.

22

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ КОНТАКТНОЙ СВАРКИ В ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СРЕДЕ [Электронный ресурс] / Климов, Комиренко // Сварка и Диагностика .— 2013 .— №2 .— С. 46-50 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/613342

Автор: Климов

Исследование направлено на изучение возможности диагностики контактной сварки с помощью рекуррентных нейронных сетей. Приведены результаты экспериментальной апробации предложенных принципов для оценки качества сварки пакета заготовок из стали 08кп толщиной 0,8 + 0,8 мм путем предсказывания разрушающего усилия на срез сварного соединения

ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СРЕДЕ Исследование направлено на изучение возможности диагностики контактной сварки с помощью рекуррентных <...> нейронных сетей. <...> К ним относятся рекуррентные нейронные сети, реализующие технологию распознавания образов, которая используется <...> К наиболее известным рекуррентным сетям относятся нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. <...> динамике изменения диагностического признака в набор биполярных входных сигналов X1, ..., Xn, понятных для рекуррентных

23

Решение задачи коммивояжера с использованием рекуррентной нейронной сети [Электронный ресурс] / Тарков // Сибирский журнал вычислительной математики .— 2015 .— №3 .— С. 104-114 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/356232

Автор: Тарков

Предложен новый алгоритм (NWTA-алгоритм) решения задачи коммивояжера. Алгоритм основан на использовании рекуррентной нейронной сети Хопфилда, метода WTA (“Winner takes all”) формирования цикла и метода 2-opt его оптимизации. Особенностью предложенного алгоритма является использование метода частичных (префиксных) сумм для ускорения решения системы уравнений сети Хопфилда. Для получения дополнительного ускорения выполнено распараллеливание предложенного алгоритма на графическом процессоре с использованием технологии CUDA. На ряде примеров из библиотеки TSPLIB с числом городов от 51 до 2392 показано, что NWTA-алгоритм находит приближенные решения задачи коммивояжера (относительное увеличение длины маршрута по сравнению с оптимальной составляет 0.03 ÷ 0.14). При большом числе городов (130 и выше) время работы NWTA-алгоритма в 4 ÷ 24 раз меньше времени работы эвристического алгоритма LKH, посредством которого получены оптимальные решения для всех примеров из TSPLIB.

Т. 18, № 3 УДК 004.032.26(06) Решение задачи коммивояжера с использованием рекуррентной нейронной сети <...> Решение задачи коммивояжера с использованием рекуррентной нейронной сети // Сиб. журн. вычисл. математики <...> Алгоритм основан на использовании рекуррентной нейронной сети Хопфилда, метода WTA (“Winner takes all <...> В отличие от традиционных методов комбинаторной оптимизации рекуррентные нейронные сети Хопфилда [7–12 <...> Метод частичных сумм В [15] показано, что рекуррентная сеть Хопфилда–Вана дает хорошие результаты при

24

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ В КОД [Электронный ресурс] / Локтюхин, Челебаев // Датчики и системы. Sensors & Systems .— 2008 .— №2 (105) .— С. 17-22 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/601239

Автор: Локтюхин

Рассмотрена структурно-алгоритмическая организация многокаскадных нейросетевых преобразователей частотно-временных параметров сигналов в цифровой код на основе последовательного вычисления активационных функций, что сокращает аппаратные затраты в сравнении со схемами, полученными путем обучения многослойных персептронных сетей

Матеìати÷еский аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС) позвоëяет созäаватü такие преобразоватеëи <...> сокращения преäëаãается испоëüзоватü посëеäоватеëüное вы÷исëение активаöионных функöий нейронов сëоев сети <...> для оценки аппаратных затрат линейных ПФИ Параìетр сети Зна÷ение параìетра äëя сети = α1...αk – 1 (рис <...> Приìенение рекуррентных сетей äëя построения иìпуëüсно-öифровых преобразоватеëей // Вестник Рязанскоãо <...> Нейронные сети äëя обработки инфорìаöии / Пер. с поëüскоãо И. Д.

25

Прогнозирование условной волатильности фондовых индексов с помощью нейронных сетей [Электронный ресурс] / Цалкович // Инженерный журнал: наука и инновации .— 2013 .— №12 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/276813

Автор: Цалкович
М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана

Волатильность финансовых временных рядов играет ключевую роль при построении моделей для оценки стоимости производных финансовых инструментов, управления рисками, а также оптимизации инвестиционных портфелей. В ряде случаев динамика волатильности характеризуется значительной нелинейностью, что подразумевает, помимо кластеризации во времени и высоких значений коэффициента эксцесса, асимметрию отклика волатильности на шоки разных знаков. В работе рассмотрены три широко применяемые модели из GARCH-семейства, нейросетевая GARCH-модель, предложенная Р. Дональдсоном и М. Камстрой, а также построенная авторами настоящей статьи «чистая» двухслойная нейросетевая модель в целях предсказания условной волатильности основных фондовых индексов (SP 500, FTSE 100, NIKKEI 225 и Hang Seng). Модели сравниваются в терминах предсказательной силы вне обучающей выборки с использованием популярных статистических критериев. В качестве аппроксимации истинной условной волатильности применяется реализовавшаяся волатильность, вычисленная по внутридневным данным. Полученные результаты свидетельствуют о том, что с помощью построенной авторами настоящей работы «чистой» нейросетевой модели можно прогнозировать условную волатильность не хуже, а в ряде случаев и лучше, чем с использованием популярных моделей из GARCH-семейства.

1 УДК 51-77 Прогнозирование условной волатильности фондовых индексов с помощью нейронных сетей © А.М. <...> Ключевые слова: волатильность, нейронные сети, GARCH-модели. Введение. <...> В качестве такой модели использована рекуррентная сеть, в которой в качестве экзогенных параметров рассматриваются <...> лаги доходностей, а сами рекуррентные связи строятся для временных рядов реализовавшейся волатильности <...> Данные значения получены эмпирически в ходе оптимизации структуры сети.

26

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СЕНСОРНЫХ СИСТЕМАХ [Электронный ресурс] / Д. Сандерс // Control Engineering Россия .— 2014 .— №1 .— С. 36-41 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/437982

Автор: Сандерс Дэвид

Под системами искусственного интеллекта понимается большое количество продвинутых технологий, обеспечивающих машинам способность обучаться, подстраиваться к новым условиям, принимать решения, изменять поведение. По меньшей мере семь из них могут быть использованы в сенсорных системах.

Это достигается за счет использования новых технологий, таких как нейронные сети, экспертные сети, самоорганизующиеся <...> НЕЙРОННЫЕ СЕТИ Нейронные сети также могут вычленять знания из примеров. <...> Нейронные сети — это численная модель мозга. <...> Рекуррентные сети, в которых выходные сигналы некоторых нейронов возвращаются на те же нейроны или нейроны <...> Некоторые нейронные сети тренируются без супервизора, когда есть только входные параметры, и сети автоматически

27

Нейрокомпьютерные технологии метод. указания к лаб. работе № 1 «Исследование работы формального нейрона»

Автор: Харитонова А. А.
Изд-во ПГУТИ

Методические указания к лабораторной работе «Исследование работы формального нейрона» содержат краткую теорию, указания к выполнению лабораторной работы, вопросы и задачи для зачета, а также список литературы.

энергию (так называемая сеть Хопфилда). <...> Кохоненом представлены модели сети, обучающейся без учителя (Нейронная сеть Кохонена), решающей задачи <...> Начался взрыв интереса к обучаемым нейронным сетям. <...> Какие сети называются рекуррентными? В чем особенность рекуррентных сетей? Задачи 1. <...> Нечёткие множества и нейронные сети: Учебное пособие /Г. Э.

Предпросмотр: Нейрокомпьютерные технологии Методические указания к лабораторной работе№ 1 Исследование работы формального нейрона.pdf (0,1 Мб)
28

№1 [Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2008]

Журнал входит в Перечень ВАК ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук

При этом нельзя получить алгоритм генерации реализации случайного поля в рекуррентной форме. 1. <...> Каузальная модель в простейшем случае описывается рекуррентными уравнениями пространственной динамики <...> Тогда для РКМ случайного поля, полученной при помощи рекуррентных уравнений (2), справедливо следующее <...> Соответствующие рекуррентные сети подробно описаны С. Осовским [8]. <...> В последнем случае мы по сути получаем эквивалент рекуррентной гетероассоциативной сети Коско, в которой

Предпросмотр: Вестник Воронежского государственного университета. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ №1 2008.pdf (0,3 Мб)
29

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВУЗА [Электронный ресурс] / Яндыбаева, Кушников // Проблемы управления .— 2015 .— №1 .— С. 55-64 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/583494

Автор: Яндыбаева

Разработаны математические модели для проведения мониторинга эффективности образовательной деятельности высшего учебного заведения. Предложен эвристический численный алгоритм решения системы дифференциальных уравнений, основанный на нейронных сетях и методе Рунге — Кутты четвертого порядка. Разработан программный модуль для автоматизации расчета показателей эффективности

По резуëüтатаì ìониторинãа вузовской сети в 2014 ã. ìежвеäоìственная коìиссия поä преäсеäатеëüствоì ãëавы <...> эвристи÷еский ÷исëенный аëãоритì реøения систеìы äифференöиаëüных уравнений, основанный на нейронных сетях <...> интерваëе ìоäеëирования свыøе 0,6 ãоäа ìы воспоëüзоваëисü нейронной сетüþ Эëìана (рис. 4) — разновиäностüþ рекуррентных <...> Это структурное свойство искусственной нейронной сети Эëìана позвоëяет у÷естü преäысториþ набëþäаеìых <...> Схема нейронной сети Элмана Рис. 5.

30

Моделирование систем. Ч. II. Интеллектуальные системы учеб. пособие

Автор: Сырецкий Г. А.
Изд-во НГТУ

Вторая часть пособия посвящена моделированию интеллектуальных систем, в основе функционирования которых лежат методы составляющих концепции мягких вычислений – фазиматематика и нейроматематика.

Примеры топологий рекуррентных ИНС: а – многослойная с внешними обратными связями и ЛЗ; б – сеть Элмана <...> ; в – полносвязанная рекуррентная сеть а в б Dk D1 y2 yk y1 y1 y2 Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО « <...> Aгентство Kнига-Cервис» 44 Рекуррентные ИНС часто рассматривают как ассоциативную память или сеть отображения <...> Данная рекуррентная сеть может быть построена на базе полносвязанной архитектуры (см. рис. 2.9, а) с <...> Что из себя представляет сеть Элмана? 13. Топология рекуррентной полносвязанной ИНС. 14.

Предпросмотр: Моделирование систем. Ч.2. Интеллектуальные системы.pdf (0,4 Мб)
31

Конспект лекций по учебной дисциплине «Проектирование баз данных и баз знаний» по специальности: 080801 Прикладная информатика (в экономике)

Автор: Жданова Е. И.
Изд-во ПГУТИ

Дисциплина имеет целью ознакомить учащихся с некоторыми методами организации знаний, возможными компонентами интеллектуальных систем, такими как: искусственные нейронные сети, нечеткие системы, генетические алгоритмы. Предусмотрено обучение студентов принципам построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке», анализу существующих элементов интеллектуальности и выбору оптимального. Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей, нечетких экспертных систем и систем, функционирующих на основе генетических алгоритмов.

Рекуррентные нейронные сети 39 7.1 Сеть Хопфилда .............................................. 39 7.2 <...> Рекуррентные нейронные сети Рекуррентная нейронная сеть – это сеть, в которой сигнал с выходных нейронов <...> Частным случаем рекуррентных сетей является двунаправленные сети. <...> Сеть Хопфилда является рекуррентной в том смысле, что для каждого входного образца выход сети повторно <...> Что такое рекуррентная нейронная сеть? 2. Дайте определение сети Хопфилда, сети Хемминга. 3.

Предпросмотр: Проектирование баз данных и баз знаний Конспект лекций .pdf (0,4 Мб)
32

№3 [Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии, 2008]

Публикуются результаты научных исследований и передовые достижения в области машиностроения и приборостроения.

В основе метода лежит создание и обучение рекуррентной нейронной сети Обученная нейронная сеть позволяет <...> Для реализации соотношений (5) – (10) в рекуррентной форме необходимо использовать рекуррентные сети, <...> Примером наиболее простой рекуррентной сети является сеть RMLP (Reccurent MultiLayer Percerptron – реккурентный <...> Другим примером рекуррентной нейронной сети является RTRN (Real Time Reccurent Network), изображенная <...> Рисунок 1 – Структура рекуррентной нейронной сети RTRN Сеть имеет n входных узлов и q Y-нейронов, k из

Предпросмотр: Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии №3 2008.pdf (0,5 Мб)
33

№6 [Автометрия, 2018]

Научный журнал Сибирского отделения РАН. В журнале публикуются оригинальные статьи и обзоры по следующим разделам: - суперкомпьютерные системы анализа и синтеза изображений (сигналов); - методы и средства искусственного интеллекта в научных исследованиях; - вычислительные сети и системы передачи данных; - автоматизация проектирования в микро- и оптоэлектронике; - микропроцессорные системы реального времени для научных и промышленных применений; - физика твердого тела, оптика и голография в приложениях к компьютерной и измерительной технике; - физические и физико-технические аспекты микро- и оптоэлектроники; - лазерные информационные технологии, элементы и системы. В редакционную коллегию входят признанные специалисты ведущих академических институтов России. Журнал адресован научным работникам, аспирантам, инженерам и студентам, интересующимся результатами фундаментальных и прикладных исследований в области высоких информационных технологий на базе новейших достижений физики, фотохимии, материаловедения, информатики и компьютерной техники. Круг авторов журнала широк: от ведущих научных центров и вузов России до ближнего и дальнего зарубежья. Все без исключения статьи рецензируются. В журнале публикуются оригинальные статьи и обзоры по следующим разделам: * анализ и синтез сигналов и изображений; * системы автоматизации в научных исследованиях и промышленности; * вычислительные и информационно-измерительные системы; * физико-технические основы микро- и оптоэлектроники; * оптические информационные технологии; * моделирование в физико-технических исследованиях; * нанотехнологии в оптике и электронике. Журнал практикует выпуск специализированных номеров. Журнал включен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов, рекомендованных для публикаций Высшей аттестационной комиссией. Журнал переводит и издает фирма “Аллертон Пресс” (США) под названием “Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing”. Учредителями журнала являются: Сибирское отделение РАН и Институт автоматики и электрометрии СО РАН.

Структура рекуррентной нейронной сети для идентификации динамики вращения квадрокоптера Uk−1 = [u2(k− <...> Основу нейросетевой модели составляет рекуррентная сеть Элмана [7]. <...> Настройка параметров рекуррентных нейронных сетей проходит с помощью градиентных алгоритмов обучения. <...> В общем случае при применении расширенного фильтра Калмана для настройки рекуррентной нейронной сети <...> Рекуррентная сеть Элмана, обучение с помощью расширенного фильтра Калмана, генерация обучающих выборок

Предпросмотр: Автометрия №6 2018.pdf (0,2 Мб)
34

№5 [Актуальные проблемы современной науки, 2010]

Оперативная публикация статей аспирантов и соискателей для защиты диссертаций по различным наукам.

Алгоритм основан на использовании рекуррентной нейронной сети и принципа «Winner takes all». <...> Для расчета модели рекуррентными нейронными сетями надо перейти к противоположной функции Copyright ОАО <...> С рекуррентными сетями связано понятие стабильности [1]. <...> При подаче вектора на вход стабильных рекуррентных сетей, вырабатываются выходные сигналы нейронов, которые <...> Для решения задачи (1)-(2) предложена рекуррентная нейронная сеть [2], которая описывается дифференциальным

Предпросмотр: Актуальные проблемы современной науки №5 2010.pdf (0,3 Мб)
35

№4 [Прикладная дискретная математика, 2010]

В журнале публикуются результаты фундаментальных и прикладных научных исследований отечественных и зарубежных ученых, включая студентов и аспирантов, в области дискретной математики и её приложений в криптографии, компьютерной безопасности, кибернетике, информатике, программировании, теории надежности, интеллектуальных системах. Включен в Перечень ВАК.

нейронными сетями. <...> Для исключения некорректных решений при вложении линейки в трехмерный тор использована рекуррентная сеть <...> Хопфилда, рекуррентная сеть Вана. <...> Наибольший интерес для решения задач дискретной оптимизации представляют рекуррентные нейронные сети <...> Модель глобально сходящихся рекуррентных нейронных сетей Хопфилда хорошо согласуется с парадигмой самостабилизации

Предпросмотр: Прикладная дискретная математика №4 2010.pdf (0,5 Мб)
36

Оценивание геометрических параметров биомедицинских диагностических изображений [учеб. пособие]

Автор: Ильясова
Издательство СГАУ

Оценивание геометрических параметров биомедицинских диагностических изображений. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Типы обучения нейронных сетей. <...> Наличие же обратных связей может сделать динамику нейронной сети (называемой в этом случае рекуррентной <...> Но в этом случае нейроны в рекуррентных сетях много раз принимают участие в обработке информации, позволяя <...> Кохонена (сжатие данных, выделение признаков) С обратными связями Рекуррентные аппроксиматоры (предсказание <...> Процесс обучения нейронной сети.

Предпросмотр: Оценивание геометрических параметров биомедицинских диагностических изображений.pdf (0,3 Мб)
37

Управление инновациями монография

М.: Изд-во Российской таможенной академии

В монографии рассмотрены актуальные вопросы управления инновациями, развития теоретических и методологических положений инновационной деятельности. Особое внимание уделено анализу тенденций и разновидностей современного развития, моделированию управления развитием экономики. Представлены проблемы исследования нововведений как объектов инновационного управления. Рассмотрены аспекты организации инновационной деятельности. Отдельно выделены аспекты разработки и моделирования программ и проектов нововведений, а также благоприятных условий нововведений. Описаны процессы выбора форм инновационного менеджмента при формировании модели инновационного развития экономики. Особенностью монографии является рассмотрение инновационных игр как способов оценки результатов инновационной деятельности посредством моделирования процессов инновационного развития. Важным моментом является рассмотрение инновационной деятельности в социально-экономических системах с позиций стратегического управления этими системами. Методологический характер предложенного издания направлен на совершенствование форм и способов исследования инновационных процессов, внедрения инноваций в экономических системах, развитие методологии прогнозирования и методов эффективного инвестирования инноваций, а также математического моделирования и методов анализа процессов инновационно-инвестиционной деятельности в интересах формирования модели инновационного развития экономики.

Построение рекуррентных сетей как ассоциативных запоминающих устройств 8. <...> Создание рекуррентных сетей на базе персептрона 9. <...> На следующем этапе необходимо осуществить построение рекуррентных сетей как ассоциативных запоминающих <...> сети с обратной связью (в том числе сети типа рекуррентный многослойный персептрон RMLP – Recurrent <...> multilayer perceptron), рекуррентную сеть Эльмана и сеть RTRN – Real time recurrent network).

Предпросмотр: Управление инновациями монография.pdf (0,6 Мб)
38

№1 (65) [Проблемы экономики, 2015]

Журнал с сентября 2016г. не выходит!!!

Фракталы, аттракторы, нейронные сети и все такое. <...> Нейронные сети: полный курс.//2-е изд. Пер с англ. – М.: Вильямс, 2006. 17. R.Bellman. <...> , RBF-сетей, сетей Хэмминга и других подобных алгоритмов анализа данных. <...> При этом нейронная система является рекуррентной сетью, то есть выходной сигнал (результат) Copyright <...> будут давать рекомендации для нейронных сетей о возможном изменении тренда.

Предпросмотр: Проблемы экономики №1 (65) 2015.pdf (0,6 Мб)
39

№1 [Control Engineering Россия , 2014]

Профессиональное научно-техническое издание, ориентированное как на разработчиков и системных интеграторов, так и на инженеров и квалифицированных специалистов, принимающих решения в сфере промышленной автоматизации, встраиваемых систем и других смежных направлениях. Журнал "Control Engineering Россия" является независимым изданием, освещающим разносторонние взгляды на актуальные вопросы, представляя несомненный интерес для консалтинговых и торговых фирм, работающих на рынке

Это достигается за счет использования новых технологий, таких как нейронные сети, экспертные сети, самоорганизующиеся <...> НЕЙРОННЫЕ СЕТИ Нейронные сети также могут вычленять знания из примеров. <...> Нейронные сети — это численная модель мозга. <...> Рекуррентные сети, в которых выходные сигналы некоторых нейронов возвращаются на те же нейроны или нейроны <...> Некоторые нейронные сети тренируются без супервизора, когда есть только входные параметры, и сети автоматически

Предпросмотр: Control Engineering Россия №1 2014.pdf (0,5 Мб)
40

№1 [Исследовательская работа школьников, 2018]

Журнал адресован всем, кто задумывается о роли науки и образования в современном мире, занимается развитием исследовательской деятельности учащихся в различных предметных областях и интересуется новыми формами организации образовательной деятельности.

нейронной сети. <...> Также широко распространены рекуррентные сети, в которых значения некоторых (или даже всех) выходных <...> обучение сети. <...> Но для изучения принципа работы и обучения сетей достаточно будет остановиться лишь на сетях прямого <...> Изучать искусственные нейронные сети можно и на других уроках, но на приведённых выше сети показывают

Предпросмотр: Исследовательская работа школьников №1 2018.pdf (0,2 Мб)
41

№3 [Сибирский журнал вычислительной математики, 2015]

СибЖВМ - единственный общероссийский журнал по вычислительной математике, издающийся за Уралом с привлечением авторов и рецензентов со всего СНГ.Основные направления журнала:- вычислительная математика;- математическое моделирование;- прикладная информатика;- автоматизация научных и прикладных исследований.Статьи публикуются на русском и английском языках, в зависимости от языка оригинала.

Решение задачи коммивояжера с использованием рекуррентной нейронной сети . . . . . . . . . . . . . . <...> Т. 18, № 3 УДК 004.032.26(06) Решение задачи коммивояжера с использованием рекуррентной нейронной сети <...> Алгоритм основан на использовании рекуррентной нейронной сети Хопфилда, метода WTA (“Winner takes all <...> В отличие от традиционных методов комбинаторной оптимизации рекуррентные нейронные сети Хопфилда [7–12 <...> Метод частичных сумм В [15] показано, что рекуррентная сеть Хопфилда–Вана дает хорошие результаты при

Предпросмотр: Сибирский журнал вычислительной математики №3 2015.pdf (0,7 Мб)
42

№2 [Сварка и Диагностика, 2013]

В журнале «Сварка и Диагностика» читатели получают информацию об изобретениях и новых разработках, приобретают теоретический и практический опыт непосредственно с помощью признанных специалистов в области сварки. Журнал «Сварка и Диагностика» включает в себя несколько разделов: Информационный - новости Системы аттестации сварочного производства и деятельности Национального Агентства Контроля Сварки, а также обзоры профильных выставок, конференций, семинаров, освещаются значимые памятные даты и юбилеи. Научно-технический - научные статьи и основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени доктора и кандидата наук. Производственный - материалы о новейших исследованиях и достижениях в области сварки и родственных технологий в важнейших производственных сферах экономики России: в нефтегазовом комплексе, в атомной энергетике, машиностроении, в строительстве и других отраслях промышленности. Библиография – обзор патентов и свидетельств РФ.

нейронных сетей. <...> К ним относятся рекуррентные нейронные сети, реализующие технологию распознавания образов, которая используется <...> К наиболее известным рекуррентным сетям относятся нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. <...> динамике изменения диагностического признака в набор биполярных входных сигналов X1, ..., Xn, понятных для рекуррентных <...> нейронных сетей.

Предпросмотр: Сварка и Диагностика №2 2013.pdf (0,1 Мб)
43

3 [Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии, 2010]

Автор: 
ОрелГТУ

Публикуются результаты научных исследований и передовые достижения в области машиностроения и приборостроения.

предположим 1 )( )()()(~)( n n jjjj zzfzgz . (22) После подстановки (22) в уравнения (19), получим рекуррентную <...> )()(~),()( , (23) где Р (1) = Р, Р (2) , Р (3) , … – последовательные итерации ядра Р, определенные рекуррентным <...> требуют нелинейной деформации пространства входов сети. <...> _________________________________________________________ № 3 (281) 2010 84 Применение традиционных рекуррентных <...> сетей аналогично введению в сеть механизма задержек и, как следствие, приводит к увеличению времени

Предпросмотр: Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии 3 2010.pdf (0,3 Мб)
44

№2 [Проблемы управления, 2018]

Журнал адресован широкому кругу специалистов, работа и интересы которых связаны с вопросами управления в технических, организационных, социально-экономических, экологических и медико-биологических системах, разработчикам систем управления и средств автоматизации, преподавателям, аспирантам и студентам вузов. В журнале публикуются статьи по теории и практике управления, в которых излагаются принципы и методы решения управленческих задач на основе современных методов моделирования с учетом нестабильного поведения окружающей среды, с учетом ограниченной исходной информации и противоречивости целей, слабой структуризации и наличия многих критериев, т. е. таких задач, которые наиболее часто встречаются в реальной жизни.

Поэтоìу öеëесообразно приìенитü рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) с äоëãой <...> Выбор иìенно рекуррентных нейронных сетей LSTM обусëовëен теì, ÷то эти сети позвоëяþт у÷естü äинаìику <...> Оäниì из ìощнейøих инструìентов äëя реøения таких заäа÷ сëужат рекуррентные нейронные сети (RNN) с «äоëãой <...> В поäхоäе приìеняþтся новейøие ìетоäы ìаøинноãо обу÷ения, такие как рекуррентные нейронные сети и ìетоäы <...> Преäëоженная ìоäеëü на основе рекуррентных сетей с «äоëãой краткосро÷ной паìятüþ» LSTM позвоëяет поëу

Предпросмотр: Проблемы управления №2 2018.pdf (0,1 Мб)
45

№3 [Информационные системы и технологии, 2017]

Журнал об информационных системах и технологиях.

(RBF); обобщенно-регрессионная сеть (GRNN); сеть Вольтерри; сеть Эльмана. <...> ; время обучения сети; качество обучения сети. <...> Включение в комитет сетей с различной архитектурой (многослойные персептроны, рекуррентные сети, радиальные <...> сетей различаются. <...> работы алгоритма, где n – число участников сети, m – число связей в сети, D – диаметр сети (наиболее

Предпросмотр: Информационные системы и технологии №3 2017.pdf (0,8 Мб)
46

№1 [Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2009]

Журнал входит в Перечень ВАК ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук

Ключевые слова: телекоммуникационные сети, комбинаторнооптимизационные задачи, нейронные сети Хопфилда <...> Для этого нужно приравнять выражение для E(ν) к энергии рекуррентной сети: , , , , , , 1 ( ) 2 i j i <...> маршрутизацию в сетях с динамической архитектурой, исключая простой перебор узлов сети, что значительно <...> На выходе сети имеем предсказанные значения ty . <...> Множество типов уровня n , где 0n > рекуррентно определяется следующим образом: ( )1 1[ ] { }, 0, def

Предпросмотр: Вестник Воронежского государственного университета. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ №1 2009.pdf (0,3 Мб)
47

№2 [Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2009]

Журнал входит в Перечень ВАК ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук

Итеративная (рекуррентная) форма S[ ]� , используемая как многошаговая вычислительная процедура S y S <...> Для оценки текущих значений ковариационной функции случайного процесса можно сформировать рекуррентную <...> Предложена рекуррентная форма оператора скользящего среднего. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Ганцева Е. А. <...> Ключевые слова: нейронные сети, комитеты сетей, прогнозирование, бустинг Annotation. <...> , рекуррентные сети, RBF-сети и любые другие, хорошо зарекомендовавшие себя при решении задач прогнозирования

Предпросмотр: Вестник Воронежского государственного университета. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ №2 2009.pdf (0,3 Мб)
48

№3 [Вестник Донского государственного технического университета, 2010]

Журнал является периодическим печатным научным рецензируемым журналом. Публикуются научные статьи по направлениям: машиностроение; управление, вычислительная техника и информатика; агропромышленная инженерия. Журнал входит в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук.

и к сети MPI. <...> к частной сети и высокоскоростной сети MPI. <...> сетей. <...> Т. 10. № 3(46) 319 Хопфилда, машины Больцмана; 2-е поколение: сети прямого распространения, рекуррентные <...> сети, радиально-базисные сети).

Предпросмотр: Вестник Донского государственного технического университета №3 2010.pdf (0,3 Мб)
49

Горизонты когнитивной психологии хрестоматия

М.: Языки славянской культуры

Хрестоматия "Горизонты когнитивной психологии" знакомит российского читателя с современными фундаментальными и прикладными направлениями когнитивных исследований, такими как исследования когнитивного развития, телесных, социальных и эмоциональных аспектов познания, его мозговых механизмов. Хрестоматия адресована студентам, аспирантам, преподавателям и научным сотрудникам, работающим в областях знания, так или иначе связанных с изучением человеческого познания и языка (таких как психология, философия, нейрофизиология, лингвистика, искусственный интеллект), а также всем тем, кто интересуется современными теоретическими и экспериментальными исследованиями познания.

Фронтопариетальная нейронная сеть. <...> Схема нейронной сети и её функция активации. <...> Сеть О’Рейли. <...> И в самом деле, Мунаката (неопубликов. данные) обучила рекуррентную сеть (см. рис. 4.3) предвосхищать <...> Рекуррентная сеть Мунакаты, обучающаяся предсказывать будущее положение объекта.

Предпросмотр: Горизонты когнитивной психологии.pdf (0,6 Мб)
50

№1 [Проблемы управления, 2015]

Журнал адресован широкому кругу специалистов, работа и интересы которых связаны с вопросами управления в технических, организационных, социально-экономических, экологических и медико-биологических системах, разработчикам систем управления и средств автоматизации, преподавателям, аспирантам и студентам вузов. В журнале публикуются статьи по теории и практике управления, в которых излагаются принципы и методы решения управленческих задач на основе современных методов моделирования с учетом нестабильного поведения окружающей среды, с учетом ограниченной исходной информации и противоречивости целей, слабой структуризации и наличия многих критериев, т. е. таких задач, которые наиболее часто встречаются в реальной жизни.

, реøается с поìощüþ ÷исëенноãо ìетоäа Рунãе — Кутты ÷етвертоãо поряäка [8] иëи с поìощüþ нейронной сети <...> интерваëе ìоäеëирования свыøе 0,6 ãоäа ìы воспоëüзоваëисü нейронной сетüþ Эëìана (рис. 4) — разновиäностüþ рекуррентных <...> Это структурное свойство искусственной нейронной сети Эëìана позвоëяет у÷естü преäысториþ набëþäаеìых <...> Схема нейронной сети Элмана Рис. 5. <...> «Cascade forward backprop» — каскаäной äвухсëойной сети с пряìыì распространениеì сиãнаëа и обратныì

Предпросмотр: Проблемы управления №1 2015.pdf (0,1 Мб)
Страницы: 1 2 3 ... 2459