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: 134787 (3,66 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

на вход первому скрытому слою. <...> Выходной сигнал первого скрытого слоя подаётся на вход второму скрытому слою и так далее. <...> В итоге выходной сигнал последнего скрытого слоя подаётся на вход выходному слою, в результате чего получается <...> Такая сеть называется сетью 10-4-2, так как входной слой содержит 10 нейронов, единственный скрытый слой <...> Входной Выходной слой Входной Слой скрытых Выходной Операторы единичной слой нейронов слой нейронов слой

2

МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ ЭНЕРГОЕМКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ [Электронный ресурс] / Родыгина, Родыгин, Любченко // Энергобезопасность и энергосбережение .— 2017 .— №2 .— С. 23-27 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/597816

Автор: Родыгина

Рассмотрено применение нейронных сетей, а также программных комплексов Statistica и Statistica Neural Networks для прогнозирования электрической нагрузки на примере нефтегазодобывающих предприятий. Исследования показывают, что модели прогноза на основе искусственных нейронных сетей при решении задачи краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки обеспечивают более высокую точность и меньшую погрешность прогнозирования по сравнению с моделью авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего.

скрытые слои и выделяются с нейронов выходного слоя. <...> (контрольная ошибка стала расти), попробовать удалить несколько скрытых элементов, а возможно, и слоев <...> имеется еще как минимум один внутренний, то есть скрытый слой) с тремя слоями и пятнадцатью элементами <...> в скрытом слое (рис. 1). <...> Многослойная нейронная сеть обратного распространения Р1 Р1 Выходной слой Входной слой Скрытый слой Р2

3

Принцип построения архитектуры нейроэмулятора угловой скорости электропривода по схеме ТРН–АД [Электронный ресурс] / Козлова // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета .— 2015 .— №1 .— С. 161-170 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/395283

Автор: Козлова

В настоящее время одной из распространенных систем управления динамикой асинхронного электропривода являются системы мягкого пуска, основное предназначение которых – плавный пуск и останов. Для обеспечения необходимого качества управления динамикой асинхронного электропривода по схеме ТРН–АД производственных механизмов с произвольным характером изменения момента нагрузки следует применять систему, замкнутую по сигналу обратной связи угловой скорости ротора. Использование датчиков скорости зачастую нецелесообразно с точки зрения удобства эксплуатации электропривода в технологическом процессе. Более удобным способом формирования сигнала обратной связи является нейросетевой наблюдатель скорости, важной особенностью которого является нечувствительность к изменению внутренних параметров электропривода; данный наблюдатель обладает высокими обобщающими свойствами, не требует знания параметров асинхронного электродвигателя и относительно прост в реализации. Целью исследования в статье является выбор наилучшей архитектуры нейроэмулятора угловой скорости электропривода по схеме ТРН–АД.

При выборе архитектуры нейроэмулятора следует определиться с функцией активации в скрытом слое и методом <...> , 7 и 27 – в скрытых слоях, из одного нейрона в выходном слое. <...> Архитектура такой сети представлена на рис. 2. 9 Входной слой Скрытые слои Выходной слой  Элемент задержки <...> слое. <...> слое.

4

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ПРИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ КАРОТАЖНЫХ ДАННЫХ [Электронный ресурс] / Родина, Силкин // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Геология .— 2007 .— №2 .— С. 183-187 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/515564

Автор: Родина

В статье приводятся результаты применения искусственных нейронных сетей (ИНС) для интерпретации данных геофизических исследований скважин (ГИС). Даются основные положения теории ИНС и сведения об опыте применения искусственного интеллекта в области ГИС. Производится описание используемых каротажных данных и методики их подготовки для работы с ИНС. Описывается методика обучения и применения сети

Первый слой называется сенсорным или входным, внутренние слои называются скрытыми, последний — выходным <...> Многослойный персептрон X Y Скрытые слои В х о д н о й с л о й В ы х о д н о й с л о й � � � � � � � <...> опыта других исследователей [4,5] было принято решение использовать многослойную сеть, содержащую два скрытых <...> слоя, в каждом слое по 30 нейронов. <...> Результаты показали (рис. 5), что 55 %, то есть 17 слоев из 31 определены верно, 32 % — 10 слоев определены

5

ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРАЛА ВИНЕРА К ОПИСАНИЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [Электронный ресурс] / Головинский // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2006 .— №2 .— С. 100-103 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/519477

Автор: Головинский

Рассмотрены большие искусственные нейронные сети прямого распространения. Установлено, что распространение дифференциального сигнала, а также обучение в таких сетях описываются с помощью интеграла Винера. Обнаружена связь полученной математической модели с цепями Маркова и задачей о случайном блуждании. Для непрерывных параметров настройки сети получено описание ее динамики в форме уравнений Колмогорова—Феллера

Нумерацию слоев будем осуществлять переменной un с индексом, указывающим номер слоя. <...> u 3 3 2 2 3 3 3 2 2 2 2 , ; , , ( ) ( ( , )) ( , ) ( ) = = − ( ) −⎡⎣ ⎤⎦η xx z u( , ),2 2 (11) а для скрытого <...> z u df s z u ds z u x z u 3 3 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 , ) ( , ; , ) ( ( , )) ( , ) ( , ). × × (12) Если скрытых <...> дифференцировании сложной функции отклика нейронной сети проявляется тот факт, что все промежуточные скрытые <...> к слою с характерным временем срабатывания ε в каждом слое.

6

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ В СИСТЕМАХ СЖАТИЯ [Электронный ресурс] / Богачев, Левенец, Ун // Информационно-управляющие системы .— 2016 .— №3 .— С. 4-9 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/384671

Автор: Богачев

Постановка проблемы: адаптивные по алгоритму системы сжатия данных включают в свой состав как неотъемлемую часть некоторый классификатор, позволяющий осуществить выбор наиболее эффективного способа сжатия поступающих данных. Традиционно выбор оценочных характеристик для классификатора основывается на экспертном мнении, что может ухудшить качество классификации при обработке достаточно сложно структурированных данных. Кроме того, для таких систем следует обеспечивать параллельность процедур обучения классификатора и сжатия данных, что увеличивает вычислительные затраты и усложняет архитектуру приемо-передающих устройств. Таким образом, вопрос о разработке эффективного классификатора для систем сжатия стоит достаточно остро.

; одного или нескольких скрытых слоев вычислительных нейронов и одного выходного слоя нейронов. <...> (IL) Скрытые слои (HL) Выходной слой (OL) HL1,1 HL2,1 HLi,1 HLq,1 F F F F  Рис. 1. <...> При этом параметры нейронной сети принимали следующие значения: количество скрытых слоев равно трем, <...> элементов, а количество нейронов в каждом скрытом слое равно половине количества элементов во входном <...> слое.

7

Использование нейросетевых моделей в поведенческом скоринге [Электронный ресурс] / Сорокин, Сорокин // Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics .— 2015 .— №2 .— С. 92-109 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/428738

Автор: Сорокин

В основе построения скоринговых систем могут быть использованы различные математикостатистические модели. Эти модели могут быть получены методами линейной регрессии, логистической регрессии, дискриминантного анализа, деревьев решений, нейронных сетей и других методов. В статье рассматривается пример построения модели поведенческого скроринга в банковской сфере на основе нейронной сети в программе IBM SPSS Statistics. Приводятся методика моделирования, последовательность настройки параметров сети в диалоговых окнах процедур программы SPSS, программный код синтаксиса команд SPSS для реализации рассмотренного алгоритма, а также результаты моделирования. Эти результаты могут быть использованы в учебном процессе для проведения лабораторных работ и практикумов при обучении методам нейросетевого моделирования в программе SPSS, а также для самостоятельных исследований.

Входной слой Выходной слой Слои скрытых нейронов Рис. 1. <...> В этом случае следует увеличить число скрытых нейронов или добавить новый скрытый слой. <...> В ручном режиме можно задать количество скрытых слоев, количество нейронов скрытых слоев и функции активации <...> для скрытых и выходного слоев. <...> слои Число нейронов в каждом скрытом слое Обучающая выборка Проверочная выборка 456 (1%) 2 200 8,6%

8

Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов [Электронный ресурс] / Клименко [и др.] // Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics .— 2007 .— №3 .— С. 120-128 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/445953

Автор: Клименко

В настоящее время роль информационных технологий в различных сферах человеческой деятельности постоянно возрастает, при этом наблюдается смена приоритетов в направлении их использования. Если раньше информационные технологии использовались в основном только для хранения, извлечения и передачи информации, то сейчас существенное внимание уделяется развитию алгоритмов интеллектуального анализа данных. Одно из направлений в этой области — использование аппарата гибридных нейронных сетей.

Интеллектуальный анализ данных пред&полагает применение специальныхметодов обработки информации для выявления скрытых <...> нейронная сеть по формаль& ной структуре идентична структуре много& слойной нейронной сети с обучением, но скрытые <...> слои в ней соответствуют этапам функционирования системы нечеткого ло& гического вывода [6]. <...> Число нейронов данно& го слоя, как и предыдущего, равно числу продукционных правил h. <...> Нейроны второго слоя характеризуются весами wij, подстройка которых производит& ся аналогично.

9

Технология микросистемной техники. В 3 ч. Ч. 1. Методы микрообработки учеб. пособие

М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана

Рассмотрены современные методы микрообработки, применяемые в технологии изготовления микросистем: объемная микрообработка, поверхностная микрообработка, технология LIGA. Приведены сведения о материалах, применяемых в микросистемной технике, и о методах соединения слоев микросистем.

барьерного слоя из оксидов. <...> проводится ее высокотемпературный отжиг, при котором ионы кислорода вступают в реакцию с кремнием, формируя скрытый <...> слой из диоксида кремния. <...> При построении микроструктур скрытый слой из диоксида кремния используется в качестве барьерного слоя <...> Выбором соответствующего метода имплантации кислорода можно формировать скрытые слои из диоксида кремния

Предпросмотр: Технология микросистемной техники. Часть 1. Методы микрообработки.pdf (0,3 Мб)
10

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.

RBF-нейросеть включает три слоя: входной слой, RBF-слой (скрытый слой) и выходной слой. <...> Топология RBF-нейросети Входной слой передает вектор входных сигналов 1 2 nx x xx к скрытому слою, осуществляющему <...> нелинейную функцию нескольких переменных, используя лишь один скрытый слой. <...> Понятно, что погрешность преобразования будет определяться числом слоев и нейронов в скрытых слоях. <...> Допустим имеет место n-входовая нейросеть с одним скрытым слоем из K нейронов и выходным слоем с M нейронами

Предпросмотр: Моделирование систем. Ч.2. Интеллектуальные системы.pdf (0,4 Мб)
11

№3 [Человек в мире культуры. Региональные культурологические исследования , 2012]

Представляемый вниманию читателей журнал - это еще одна попытка объединить сообщество гуманитариев, создавая условия для профессиональной коммуникации, обсуждения проблем функционирования культуры в истории и современности, выявления актуальных тенденций в различных сферах общественной практики. Наш журнал - это площадка для представления последних исследований в гуманитаристике и в культурологии как ее составной части. Мы приглашаем авторов по самому широкому кругу вопросов: теория и философия культуры, история культуры, формы социально-культурных практик, репрезентации культуры, культура и образование

В процессе написания картины у художника, возникают бессознательные, скрытые изображеCopyright ОАО «ЦКБ <...> Зрителем в художественных произведениях воспринимаются скрытые «подсознательные» стимульные слои, которые <...> Эти скрытые слои художественного изображения создаются неосознанно художником, они могут им даже не восприниматься <...> Скрытые слои определяют чувство удовлетворения от проделанной работы, и самое главное – то, что они представляют <...> Большинство картин со скрытыми слоями, создавались художниками в состояниях измененного сознания.

Предпросмотр: Человек в мире культуры. Региональные культурологические исследования №3 2012.pdf (0,8 Мб)
12

№5 [Силовая электроника, 2011]

«Силовая электроника» информирует читателей о последних исследованиях и разработках в области электроники, об основных направлениях и перспективах развития отечественного и мирового рынка силовой электроники. Тематически журнал охватывает все разделы силовой электроники, затрагивая не только традиционные темы, такие как компоненты силовой электроники, источники питания, электроприводы, схемотехническое моделирование, но и сферы применения элементной базы силовой электроники в системах индукционного нагрева, испытательном оборудовании, автомобильной электронике. Журнал освещает и такие пограничные сферы, как качество электроэнергии.

структуры локальные скрытые n’-слои с пониженным значением удельного сопротивления. <...> Рассмотрены возможности применения таких скрытых слоев для создания мощных импульсных динисторов, полупроводниковых <...> Технология протонного облучения позволяет создавать в структуре полупроводникового прибора скрытые слои <...> с уменьшенным временем жизни носителей заряда, а также скрытые слои с имплантированными атомами водорода <...> Силовые приборы со скрытыми h�induced�слоями с уменьшенным удельным сопротивлением Симметричные ограничители

Предпросмотр: Силовая электроника №5 2011.pdf (0,7 Мб)
13

Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями монография

Автор: Лубенцова Елена Валерьевна
изд-во СКФУ

В книге рассмотрены вопросы структурно-параметрического синтеза систем автоматического управления (САУ) интервальными объектами, математическую основу которых составляет метод гарантирующего управления и максимальная степень устойчивости, а также алгоритмы аппроксимирующего управления для широкого спектра нелинейных характеристик и алгоритмы, полученные на базе нечеткой логики и нейронных сетей. Адресована научным работникам и инженерам при проектировании САУ сложными динамическими объектами и технологическими процессами, а также аспирантам специальностей 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами и 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации.

Предварительно принимаем количество нейронов в скрытом слое равным семи. <...> слой, в [193] предлагаются эмпирические зависимости числа нейронов в скрытых слоях от размера обучающей <...> Начальное количество нейронов в скрытом слое предварительно принимаем равным трем. <...> Начальное количество нейронов в скрытом слое предварительно принимаем равным трем. <...> Начальное количество нейронов в скрытом слое предварительно принимаем равным четырем.

Предпросмотр: Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями .pdf (0,4 Мб)
14

№1 [Научный вестник Новосибирского государственного технического университета, 2008]

В "Научном вестнике Новосибирского государственного технического университета" публикуются результаты научных исследований докторов, аспирантов и соискателей Новосибирского государственного технического университета, а также работы, представленные из других учебных заведений. Направления научных публикаций журнала: научные сообщения о новых законченных оригинальных исследованиях по основным разделам естественных и технических нау

связей между нейронами входного слоя и нейронами скрытого слоя (i = 1…H); ui – значение смещения для <...> Кривые выходят на один асимптотический уровень при размере скрытого слоя в 10 и 12 скрытых нейронов для <...> числа скрытых слоев и скрытых нейронов бессмысленно. <...> скрытые слои и выделяются с нейронов выходного слоя. <...> в скрытом слое (рис.1).

Предпросмотр: Научный вестник НГТУ №1 2008.pdf (0,6 Мб)
15

№1 [Химия в интересах устойчивого развития, 2008]

В журнале публикуются оригинальные научные сообщения и обзоры по химии процессов, представляющих основу принципиально новых технологий, создаваемых в интересах устойчивого развития, или усовершенствования действующих, сохранения природной среды, экономии ресурсов, энергосбережения.

связей между нейронами входного слоя и нейронами скрытого слоя (i = 1…H); ui – значение смещения для <...> Кривые выходят на один асимптотический уровень при размере скрытого слоя в 10 и 12 скрытых нейронов для <...> числа скрытых слоев и скрытых нейронов бессмысленно. <...> скрытые слои и выделяются с нейронов выходного слоя. <...> в скрытом слое (рис.1).

Предпросмотр: Химия в интересах устойчивого развития №1 2008.pdf (0,6 Мб)
16

№3 [Микроэлектроника, 2018]

Основан в 1972 г. Публикуются статьи, посвященные технологическим, физическим и схемотехническим аспектам микро- и наноэлектроники. Особое внимание уделяется новым тенденциям в литографии, травлению, легированию, осаждению и планаризации на субмикронном и нанометровом уровнях, плазменным технологиям, молекулярно-пучковой эпитаксии и сухому травлению, а также методам исследования и контроля поверхностей и многослойных структур. Обсуждаются вопросы приборно-технологического моделирования и диагностики технологических процессов в реальном времени. Публикуются статьи о полупроводниковых приборах на базе новых физических явлений, таких как квантовые размерные эффекты и сверхпроводимость.

В [14, 15] показано, что ПИИИ ионов гелия с дозой 5 × 1017см-2 приводит к формированию скрытых пористых <...> гелий-вакансионного взаимодействия происходит изменение ширины и положения максимума распределения гелия в скрытом <...> Анализ диффузного рассеяния от пор в скрытом слое производился программой Nano-Solver (ver. 3.5) (Rigaku <...> компонент рассеяния, позволяет получать взаимодополняющую информацию о структуре приповерхностных [22] и скрытых <...> Как будет показано ниже, это свидетельствует о различии как внешних, так и внутренних границ скрытых

Предпросмотр: Микроэлектроника №3 2018.pdf (0,0 Мб)
17

Чувствознание и его роль в познании монография

Автор: Мороз
КемГУКИ

Монография посвящена осмыслению достаточно сложного когнитивного феномена «чувствознание» в историко-философском и современном гносеологическом контексте. Раскрытие роли и значения чувствознания осуществляется на материале музыкального искусства и обусловленного им опыта.

слои сознания [68, 96]. <...> и механизмов образования знания, выявлении нерефлексируемого слоя знания, представленного скрытыми основаниями <...> слои сознания, И. <...> слоев сознания. <...> Но внутри словесных слоев, созидающих смысл, всегда обнаруживается скрытый глубинный смысловой слой

Предпросмотр: Чувствознание и его роль в познании.pdf (0,4 Мб)
18

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.

Далее имеются один или, реже, несколько скрытых слоев. <...> Подстройка весов скрытого слоя. <...> Рассмотрим один нейрон в скрытом слое, предшествующем выходному слою. <...> назад к скрытому слою. <...> Количество нейронов скрытого слоя примем равным двум.

Предпросмотр: Интеллектуальные системы.pdf (0,3 Мб)
19

№4 [Вентиляция, отопление, кондиционирование воздуха, теплоснабжение и строительная теплофизика (АВОК), 2019]

Журнал «Вентиляция, отопление, кондиционирование воздуха, теплоснабжение и строительная теплофизика (АВОК)» включен в официальный перечень журналов ВАК. Уникальность журнала «Вентиляция, отопление, кондиционирование воздуха, теплоснабжение и строительная теплофизика (АВОК)» состоит в том, что это единственное издание, предоставляющее самый полный спектр информации в области ОВК, не забывая о новостях строительной индустрии в целом. Читатели знакомятся с нормативной базой и получают информацию о всех значимых событиях в индустрии, таких, как выставки, форумы, конференции и семинары, проходящие как в России так и во всем мире. Тематика публикуемых материалов: 1. Энергоэффективные здания. 2. Микроклимат помещений. 3. Особенности проектирования систем ОВК для объектов здравоохранения. 4. Инженерные решения высотных домов. 5. Интеллектуальные здания. 6. Информация о системе стандартов НП «АВОК»: публикуются утвержденные стандарты, дается информация о стандартах, находящихся в стадии разработки и готовящихся к выходу; информация о нормативных документах в области специальности: новых федеральных законах, сводах правил, изменениях к действующим СНиП и др. 7. Опыт зарубежных стран. В рубрике рассматриваются наиболее интересные решения по проектированию систем ОВК, построению инженерных систем жилых зданий на основе зарубежного опыта. 8. Уникальная рубрика журнала «В помощь проектировщику» содержит практические рекомендации по вопросам проектирования систем теплоэнергоснабжения, вентиляции, отопления, кондиционирования воздуха, холодоснабжения, водоснабжения и канализации зданий. Авторы рубрики – ведущие эксперты отрасли.

воздуховоды выполняются из тонколистовой оцинкованной стали толщиной не менее 0,8 мм и прокладываются скрыто <...> Искусственные нейроны, обрабатывающие входные сигналы, составляют входной слой; искусственные нейроны <...> Однако между входным и выходным слоями могут быть добавлены промежуточные скрытые слои со многими связями <...> Скрытый слой Выходной слой Входной слой ƒƒРис. 2. <...> Искусственная нейронная сеть (ИНС): входной слой, скрытый слой, выходной слой Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ

Предпросмотр: Вентиляция, отопление, кондиционирование воздуха, теплоснабжение и строительная теплофизика (АВОК) №4 2019.pdf (0,3 Мб)
20

№2 [Энергобезопасность и энергосбережение, 2017]

Особенность издания - информативность, научная обоснованность, инновационная направленность. Публикуются только достоверные материалы, имеющие научную и практическую ценность. На страницах журнала освещаются вопросы безопасности и эффективности энергетики всех отраслей, энергосбережения, охраны труда, подготовки персонала, новейшие разработки ведущих промышленных и научных организаций, тенденции развития альтернативной энергетики, нормативные акты и документы. Издаётся с 2005 года. Включён в Перечень ВАК.

скрытые слои и выделяются с нейронов выходного слоя. <...> (контрольная ошибка стала расти), попробовать удалить несколько скрытых элементов, а возможно, и слоев <...> имеется еще как минимум один внутренний, то есть скрытый слой) с тремя слоями и пятнадцатью элементами <...> в скрытом слое (рис. 1). <...> Многослойная нейронная сеть обратного распространения Р1 Р1 Выходной слой Входной слой Скрытый слой Р2

Предпросмотр: Энергобезопасность и энергосбережение №2 2017.pdf (0,3 Мб)
21

№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.

на вход первому скрытому слою. <...> Выходной сигнал первого скрытого слоя подаётся на вход второму скрытому слою и так далее. <...> В итоге выходной сигнал последнего скрытого слоя подаётся на вход выходному слою, в результате чего получается <...> Такая сеть называется сетью 10-4-2, так как входной слой содержит 10 нейронов, единственный скрытый слой <...> Входной Выходной слой Входной Слой скрытых Выходной Операторы единичной слой нейронов слой нейронов слой

Предпросмотр: Вопросы экономических наук №6 (76) 2015.pdf (0,1 Мб)
Предпросмотр: Вопросы экономических наук №6 (76) 2015 (1).pdf (0,3 Мб)
22

№7 [Посев, 1964]

Общественно-политический журнал. Выходит с 11 ноября 1945 г., издается одноименным издательством. Девиз журнала - «Не в силе Бог, а в правде» (Александр Невский). Периодичность журнала менялась. Первоначально выходил как еженедельное издание, некоторое время выходил два раза в неделю, а с начала 1968 года (номер 1128) журнал стал ежемесячным.

называя сту­ денческие волнения вскрытием «беды комсомольской организации: так срез обнаруживает доселе скрытые <...> слои зем­ ли»... <...> . проникло упоминание о катастро­ фических сели в Казахстане, происшед­ ших, по-видимому, недавно и скрытых <...> Господа, мы вам объявля ­ ем войну. и средним слоям общества.

Предпросмотр: Посев №7 1964.pdf (0,6 Мб)
23

№2 [Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics, 2015]

Журнал «Прикладная информатика» является преемником одноименного сборника, выпускавшегося с 1981 года издательством «Финансы и статистика». Освещает современные тенденции в развитии прикладной информатики. Большая часть материалов посвящена прикладным вопросам: применению информационных технологий в таких областях как электронный маркетинг и коммерция, подготовка IT-специалистов, информационные системы, математическое и компьютерное моделирование, информационная безопасность. Журнал с 2006 года входит в состав учредителей ряда международных и всероссийских конференций, а также оказывает оргкомитетам информационную поддержку в проведении таких мероприятий. Издание включено в Перечень ВАК Минобрнауки РФ.

Входной слой Выходной слой Слои скрытых нейронов Рис. 1. <...> В этом случае следует увеличить число скрытых нейронов или добавить новый скрытый слой. <...> В ручном режиме можно задать количество скрытых слоев, количество нейронов скрытых слоев и функции активации <...> для скрытых и выходного слоев. <...> слои Число нейронов в каждом скрытом слое Обучающая выборка Проверочная выборка 456 (1%) 2 200 8,6%

Предпросмотр: Прикладная информатика Journal of Applied Informatics №2 2015.pdf (0,4 Мб)
24

Обработка информации в системе остаточных классов (СОК) учебное пособие. Направление подготовки 01.04.01 – Математика. Магистерская программа «Параллельные компьютерные технологии». Магистратура

изд-во СКФУ

Пособие представляет курс лекций и подготовлено в соответствии с ФГОС ВО. Курс раскрывает основные принципы и особенности системы остаточных классов, рассмотрены способы перевода в позиционную систему и обобщенно-позиционную систему счислений. Представляются способы расширения системы оснований. Рассматриваются корректирующие особенности системы остаточных классов, способы сравнения и представления комплексных чисел. Разбираются возможности применения СОК для цифровой обработки сигналов и методы обработки изображений

, выходные сигналы которого образуют связи для первого скрытого слоя. <...> Число скрытых слоев определяется величиной A2log . <...> Скрытые слои рекурсивно объединяются, организуя логарифмическое суммирование. <...> Выходные сигналы скрытого слоя A2log подаются на входы выходного слоя, который представляет собой арифметический <...> Нейроны скрытого слоя реализуют вычислительную модель (3.3).

Предпросмотр: Обработка информации в системе остаточных классов (СОК).pdf (0,6 Мб)
25

№9 [Контроль. Диагностика, 2018]

Выходит с 1998 года. Журнал публикует научные и методические статьи ведущих ученых России, стран ближнего и дальнего зарубежья, представителей промышленности о методах, приборах и технологиях неразрушающего контроля и технической диагностики, их внедрении, развитии и применении. Издатель выкладывает номера с задержкой в 1 год!

Этот метод позволяет распознавать почти стертые временем отметки и подписи, скрытые под верхними слоями <...> На изображении на рис. 7, а виден верхний слой (видимый), нанесенный поверх скрытого изображения, на <...> рис. 7, б представлена рентгенограмма слоя, который скрыт под верхним слоем и слоем белил, а на третьем <...> Послойная визуализация позволяет эксперту изучить скрытые слои объекта, полностью избавляясь от теневых <...> Далее под поверхностью материала видно чередование слоев углеродного волокна (более светлые слои) и слоев

Предпросмотр: Контроль. Диагностика №9 2018.pdf (0,5 Мб)
26

Бюллетень научных работ. Выпуск 34

БЕЛГОРОДСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ

Публикуются результаты научных исследований по агрономии, ветеринарии, животноводству, механизации и экономике сельского хозяйства, социальным и естественным наукам. Статьи написаны по материалам законченных и продолжающихся исследований, проводимых научными сотрудниками Белгородской государственной сельскохозяйственной академии и других отечественных и зарубежных научных и учебных заведений.

Плотность почвы во время посева в слое 0-15 см составляла 0,96 г/см 3 , а в слое 15-30 см 1,08 г/см 3 <...> Количество частиц 0,25-10 мм в слое 0-10 см составляло 67,8 %, в слое 10-20 см 65,1%, а в слое 20-30 <...> Для решения более сложных задач необходимо усложнить сеть, вводя дополнительные скрытые слои нейронов <...> Далее имеется один или несколько скрытых слоев. <...> Каждый нейрон на скрытом слое имеет несколько входов, соединенных с выходами нейронов предыдущего слоя

Предпросмотр: Бюллетень научных работ. Выпуск 34.pdf (0,4 Мб)
27

Нечеткие модели и сети

Автор: Борисов В. В.
М.: Горячая линия – Телеком

Книга посвящена исследованию нечетких моделей, используемых для описания, анализа и моделирования сложных слабо формализуемых систем и процессов, а также вопросам построения, обучения и использования, во-первых, нечетких нейронных сетей, реализующих нечеткие продукционные, реляционные и функциональные модели, во-вторых, нейронных нечетких сетей, характеризующихся введением нечеткости в различные компоненты традиционных нейронных сетей. Рассмотрены основные разновидности нечетких моделей систем и процессов, отображаемых структурами на основе графов. Особое внимание уделено анализу способов построения, моделирования и использования нечетких когнитивных карт, реализующих расширенные возможности по анализу и моделированию сложных систем.

модели: • первый слой нейронов выполняет функцию введения нечеткости (fuzzification); • скрытые слои <...> Количество скрытых слоев многослойного персептрона и число нейронов в этих слоях может быть произвольным <...> , хотя обычно для восстановления данных с требуемой точностью достаточно одного скрытого слоя. <...> Выход i-го элемента скрытого слоя сети вычисляется следующим образом: 1 m ki ij kj j o f w A = ⎛ ⎞ = <...> Нейроны входного слоя передают входные воздействия на нейроны скрытого консеквентного слоя (consequent

Предпросмотр: Нечеткие модели и сети.pdf (0,3 Мб)
Предпросмотр: Нечеткие модели и сети (1).pdf (0,5 Мб)
28

Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы

Автор: Рутковская Д.
М.: Горячая линия – Телеком

Книга посвящена вопросам "интеллектуальных вычислений". Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также о связях этих направлений с нейронными сетями.

В них сигнал пересылается в направлении от входного слоя через скрытые слои (если они имеются) к выходному <...> Нейронная сеть имеет 4 входа, 2 нейрона в скрытом слое и 4 нейрона в выходном слое. <...> Нейронная сеть имеет 4 входа, 2 нейрона в скрытом слое и 4 нейрона в выходном слое. <...> Слой L5 – это скрытый слой (hidden layer) нейронной сети. <...> Слой L5 – это скрытый слой (hidden layer) нейронной сети.

Предпросмотр: Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы.pdf (0,6 Мб)
Предпросмотр: Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы (1).pdf (0,5 Мб)
29

№12 [Вестник Брянского государственного технического университета, 2016]

Отражены результаты исследований по технологии и оборудованию машиностроительных производств, транспортному и энергетическому машиностроению, математическому моделированию и информационным технологиям, экономике, организации и управлению производством, социально-философским аспектам науки и техники.

Входной слой Выходной слой Скрытый слой Рис. 5. <...> слоем и сигмоидальной функцией активации нейронов скрытого и выходного слоев. <...> нейроны скрытого слоя; jb – смещение, соответствующее j-ому нейрону скрытого слоя; ijw – вес связи между <...> нейронами входного и скрытого слоев; _ jz in – сумма входных величин нейронов скрытого слоя; jz – активация <...> Это рассуждение может быть распространено на другие скрытые слои (если они есть) и на входной слой.

Предпросмотр: Вестник Брянского государственного технического университета №12 2016.pdf (1,1 Мб)
30

№2 [Проблемы современного образования, 2016]

Журнал осуществляет оперативное распространение результатов актуальных теоретических и практико-ориентированных исследований в области образования, философии, педагогики и психологии, а также организацию обсуждений и дискуссий по проблемам развития отечественной науки и образования. Журнал основан в 2009 году на базе Научной педагогической библиотеки им. К. Д. Ушинского. С октября 2015 г. издателем и распространителем журнала является Московский педагогический государственный университет. Тематика издания: журнал носит гуманитарный междисциплинарный характер и осуществляет публикацию статей по проблемам философии, психологии и педагогики, а так же широкому спектру исследований в сфере отечественного и зарубежного образования

» Слой 3: «Компетенции» Слой 4: «Готовность/Способность» Слой 5: «Знания» Слой 0: «Профессия» Слой 1: <...> «Обобщенные трудовые функции» Слой 2: «Трудовые функции» Слой 3: «Трудовые действия» Слой 4: «Необходимые <...> » Слой 1: «Вид профессиональной деятельности» Слой 2: «Профессиональные задачи» Слой 3: «Компетенции» <...> Слой 4: «Готовность/Способность» Слой 5: «Знания» Слой 0: «Профессия» Слой 1: «Обобщенные трудовые функции <...> » Слой 2: «Трудовые функции» Слой 3: «Трудовые действия» Слой 4: «Необходимые умения» Слой 5: «Необходимые

Предпросмотр: Проблемы современного образования №2 2016.pdf (0,5 Мб)
31

№3 [Информационно-управляющие системы, 2016]

Журнал предназначен для руководителей и ведущих специалистов научно-исследовательских и опытно-конструкторских организаций и предприятий отраслей промышленности, выпускающих продукцию и предоставляющих услуги в области телекоммуникаций, защиты и обработки информации, систем управления, встраиваемых информационно-управляющих систем различного назначений. Также журнал может быть полезен научным сотрудникам, докторантам, аспирантам и студентам информационных и вычислительных специальностей вузов. Тематические разделы: обработка информации и управление, моделирование систем и процессов, программные и аппаратные средства, защита информации, кодирование и передача информации, информационные каналы и среды, информационно-измерительные системы, системный анализ, стохастическая динамика и хаос, управление в социально-экономических системах, управление в медицине и биологии, информационные технологии и образование, краткие научные сообщения, рецензии (на книги, журналы, статьи, диссертации), хроника и информация (о семинарах, конференциях, выставках, юбилеях, а также очерки по истории науки и техники).

; одного или нескольких скрытых слоев вычислительных нейронов и одного выходного слоя нейронов. <...> (IL) Скрытые слои (HL) Выходной слой (OL) HL1,1 HL2,1 HLi,1 HLq,1 F F F F  Рис. 1. <...> При этом параметры нейронной сети принимали следующие значения: количество скрытых слоев равно трем, <...> элементов, а количество нейронов в каждом скрытом слое равно половине количества элементов во входном <...> слое.

Предпросмотр: Информационно-управляющие системы №3 2016.pdf (0,5 Мб)
32

№12 [Студент. Аспирант. Исследователь, 2018]

Всероссийский научный журнал «Студент. Аспирант. Исследователь» является электронным периодическим изданием. Статьи журнала содержат информацию, где обсуждаются наиболее актуальные проблемы современной науки и результаты исследований в различных областях знаний. Отдельные выпуски журнала могут быть посвящены освещению научных конференций и содержать материал докладов участников конференций. Журнал адресован ученым, аспирантам, соискателям, магистрантам, преподавателям-практикам, студентам.

Из входного слоя он дублирует каждое значение и отправляется на все скрытые узлы. б) Скрытый слой. <...> Может быть один или несколько скрытых слоев. <...> Затем скрытые слои связываются с выходным слоем. <...> Выходной слой получает соединения из скрытых слоев или из входного слоя. <...> Но количество скрытых слоев должно быть, как можно меньше.

Предпросмотр: Студент. Аспирант. Исследователь №12 2018.pdf (1,9 Мб)
33

Интерактивная Web-анимация во Flash

Автор: Ульрих Кетрин
М.: ДМК-Пресс

Применение технологии Flash позволяет быстро и эффективно создавать Internet-приложения, оформленные анимацией, музыкальными и видеофрагментами и красивыми кнопками, моментально реагирующими на действия пользователя. Также с помощью Flash можно создавать красочные и выразительные презентации. Данное руководство посвящено работе с новейшей версией Adobe Flash CS3 Professional, в которой добавились новые графические инструменты, специализированные средства импорта графики, созданной в Adobe Photoshop и Adobe Illustrator, инструменты для импорта и воспроизведения видео, новые компоненты для разработки пользовательского интерфейса и привязки к данным, а также язык ActionScript 3.0 для программирования сложных интерактивных сценариев. Все операции в книге описываются в виде последовательности шагов и иллюстрируются снимками с экрана. Даже читатель, никогда ранее не занимавшийся Flash-роликами, сможет быстро войти в курс дела и приступить к самостоятельной работе.

Красная буква X в колонке говорит, что слой (папка) скрыт; содержимое скрытого слоя не показывается на <...> Переключает видимость содержимого слоя Содержимое слоя скрыто Содержимое папки скрыто Содержимое слоя <...> Star скрыто Содержимое всех слоев в папке Corners скрыто Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство <...> Формы после вставки на месте Щелкнуть, чтобы скрыть слой Слой, содержащий формы, теперь скрыт Межслойные <...> , которые в AIфайле скрыты, отметьте флажок Import Hidden Layers (Импортировать скрытые слои). 4.

Предпросмотр: Интерактивная Web-анимация во Flash.pdf (4,1 Мб)
34

№1 [Научный вестник Новосибирского государственного технического университета, 2015]

В "Научном вестнике Новосибирского государственного технического университета" публикуются результаты научных исследований докторов, аспирантов и соискателей Новосибирского государственного технического университета, а также работы, представленные из других учебных заведений. Направления научных публикаций журнала: научные сообщения о новых законченных оригинальных исследованиях по основным разделам естественных и технических нау

При выборе архитектуры нейроэмулятора следует определиться с функцией активации в скрытом слое и методом <...> , 7 и 27 – в скрытых слоях, из одного нейрона в выходном слое. <...> Архитектура такой сети представлена на рис. 2. 9 Входной слой Скрытые слои Выходной слой  Элемент задержки <...> слое. <...> слое.

Предпросмотр: Научный вестник Новосибирского государственного технического университета №1 2015.pdf (1,1 Мб)
35

Создание Web-сайтов в Adobe GoLive CS2. 250 лучших приемов и советов

Автор: Пратт Адам
М.: ДМК-Пресс

Данная книга посвящена созданию веб-сайтов в Adobe GoLive CS2 и Adobe Creative Suite 2. Если вы хотите изучить программу GoLive до мельчайших подобностей, эта книга для вас. Приведенные в ней советы сгруппированы тематически, что облегчает их восприятие. Освоив мощные инструменты веб-дизайна, которые предоставляет GoLive CS2, вы быстро превратитесь из новичка в настоящего профессионала. Если вы уже знакомы с программой GoLive, то сможете изучить новые функции, начиная от интерфейса мыши в каскадных таблицах стилей (CSS) и заканчивая интеграцией приложения в набор Creative Suite. Книга Адама Пратта и Линн Гриллё, специалистов компании Adobe, – это настоящий кладезь ценной информации о HTML-редакторе GoLive. Все сведения о программе представлены в форме лаконичных советов. Книга написана увлекательно и с чувством юмора.

В CS-версиях программ InDesign и GoLive скрытые слои не экспортировались в пакет GoLive Package. <...> В версиях CS2 вы можете отметить поле флажка в окне Package for GoLive, чтобы добавить скрытые слои. <...> Теперь слой будет скрыт. 3. Выберите слово ссылки Hello. <...> Скрытый слой отобразится, и вы увидите ответ. Все просто. <...> Выберите действие ShowHide, а также укажите слой, который хотите отобразить или скрыть Copyright ОАО

Предпросмотр: Создание Web-сайтов в Adobe GoLive CS2. 250 лучших приемов и советов.pdf (2,5 Мб)
36

Модели и методы прогнозирования электроэнергии и мощности при управлении режимами электроэнергетических систем монография

Автор: Филиппова Т. А.
Изд-во НГТУ

В энергетике прогнозированию всегда уделяется большое внимание. В ра- боте рассматриваются основные задачи прогнозирования при управлении ре- жимами энергосистем и их формализации на основе сочетания математических и практических методов, а также задачи долгосрочного и краткосрочного пла- нирования и адаптации планов. Даются общие методологические принципы моделирования задач прогнозирования. Основное внимание уделяется стати- стическим моделям и математическим методам прогнозирования. В различных задачах используются методы временных рядов, регрессионного анализа, ран- говые модели, методы вероятностного и статистического анализа. Приводятся методики и численные примеры решения различных задач прогнозирования. Все модели ориентированы на применение компьютерных технологий.

; 1... nx x – входной вектор (входной сигнал); H – количество нейронов в скрытом слое; Copyright ОАО <...> ,i inw w – веса связей между нейронами входного слоя и нейронами скрытого слоя ( 1...i H ); iu – значение <...> (функция активации или передаточная функция); iv – вес связи между нейронами скрытого слоя и нейроном <...> Скрытые слои Выходной слой (1) 11 W ( ) 11 n W (1) KINW ( ) 1 n KnKn W MKnV Рис. 3.11. <...> X1 X2 X3 XN Y1 Y2 Y3 YM Входной слой Скрытый (радиальный) слой Выходно й слой ?1 ? k Рис. 3.12.

Предпросмотр: Модели и методы прогнозирования электроэнергии и мощности при управлении режимами электроэнергетических систем.pdf (0,8 Мб)
37

№2 [Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки, 2018]

Научно-образовательный и прикладной журнал «Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки» основан в 1972 году Юрием Андреевичем Ждановым. Журнал ориентирован на профессорско-преподавательский состав, аспирантов, докторантов и студентов вузов, научных и инженерно-технических работников научно-исследовательских и проектно-конструкторских институтов, промышленных предприятий и организаций. Журнал публикует статьи, содержащие результаты теоретических и экспериментальных исследований по следующим направлениям: - информатика, вычислительная техника и управление; - энергетика; - машиностроение и машиноведение; - химическая технология; -строительство и архитектура. Журнал «Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки» включен в «Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук», а также входит в международные реферативные базы данных CAS(pt), GeoRef, zbMATH.

Высота потенциального барьера (для туннелирующих электронов) I-слоя: .0 constU  Внутри I-слоя случайно <...> Последней протестированной сетью был многослойный персептрон с двумя скрытыми слоями. <...> искусственных нейронных сетей, при этом наиболее подходящей сетью является многослойный персептрон с двумя скрытыми <...> слоями. <...> No 2 18 Тип НС – модели Ошибка сети Количество совпадений Скрытые слои PCA (метод главных компонент)

Предпросмотр: Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки №2 2018.pdf (0,5 Мб)
38

№4 [Знание - сила, 2019]

«Знание — сила» — российский научно-популярный и научно-художественный журнал, основанный в 1926 году. Публикует материалы о достижениях в различных областях науки — физике, астрономии, космологии, биологии, истории, экономике, философии, психологии, социологии.

Отказ Барклая перейти в наступление окончательно восстановил против него верхи армии, развернувшие скрытую <...> Надобно ли прибавлять, что Кутузов, вызванный необходимостью на поприще битвы, не мог скрыть ни торжества <...> Там и мог скопиться слой водяного льда, перемешанного с пылью. <...> Но слой льда может достигать и двадцати метров в высоту. <...> Но каждый раз мне, выросшей на этой земле, открывается что-то новое, до сих пор неизвестное, скрытые

Предпросмотр: Знание - сила №4 2019.pdf (0,8 Мб)
39

Illustrator для Windows и Macintosh

Автор: Уэйнманн Элейн
М.: ДМК-Пресс

Данная книга является отличным пособием для самостоятельного изучения программы Adobe Illustrator CSх – графического редактора для создания и обработки векторной графики. Удобное изложение материала от простого к сложному, пошаговые инструкции облегчат процесс изучения. Новые полезные сведения почерпнут и читатели, имеющие опыт работы в Adobe Illustrator. В настоящем издании рассматриваются инструменты, палитры, диалоговые окна, меню программы, даются рекомендации по работе с контурами, слоями, обтравочными масками, составными формами и составными контурами. Вы найдете советы по настройке работы программы; экспорту/импорту изображений, их подготовке к печати и для передачи в WEB; записи и запуске операций. Книга расскажет о нюансах векторной и растровой графики, форматах и цветовых моделях документов.

разблокировка слоев или объектов ............................. 349 Показ/скрытие слоев или объектов . <...> Следует не забывать о том, что скрытые слои распечатываться не будут. <...> Можно также скрыть слой верхнего уровня и все присутствующие в нем слои, скрыть группу объектов или ограничиться <...> на экране объект, входящий в скрытый слой верхнего уровня, сначала необходимо отменить скрытие этого <...> Показ и скрытие Для показа/скрытия всех шаблонных слоев следует использовать сочетание клавиш Cmd+Shift

Предпросмотр: Illustrator для Windows и Macintosh.pdf (0,7 Мб)
40

Секреты компьютерной верстки в InDesign для Windows и Мacintosh

Автор: Коэн Сэнди
М.: ДМК-Пресс

В настоящем издании освещаются приемы работы в InDesign – приложении для дизайна и макетирования. С помощью подробных пошаговых инструкций автор объясняет, как создавать документ, добавлять страницы, импортировать и форматировать текст, работать с иллюстрациями и таблицами, управлять цветом, готовить публикации к печати и многое другое. Здесь во всех подробностях рассмотрены не только операции, хорошо знакомые пользователям издательских пакетов, но и новые функции InDesign CS: создание автоматических cносок и маркированных/нумерованных списков, добавление эффектов, подобных эффектам Photoshop, работа с текстовыми переменными и многое другое. Особо отмечена улучшенная интеграция с прочими приложениями от Adobe.

Использует текст на скрытых слоях. <...> в предметный указатель текст со скрытых слоев. 7. <...> Скрытые слои не печатаются. <...> на скрытом слое) в диалоговом окне Layer Options позволяет определить, что будет происходить при скрытии <...> отменялись при скрытии слоя (рис. 11.15).

Предпросмотр: Секреты компьютерной верстки в InDesign для Windows и Мacintosh.pdf (26,2 Мб)
41

Основы нейроинформатики [учеб. пособие]

Автор: Солдатова
Издательство СГАУ

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

Первый скрытый слой получает данные из входного слоя. <...> Результирующий сигнал первого скрытого слоя, в свою очередь, поступает на следующий скрытый слой и так <...> Первый скрытый слой Второй скрытый слой . . . . . . . . . <...> слоя, а функция активации i-го нейрона скрытого слоя. <...> скрытым и контекстным слоями.

Предпросмотр: Основы нейроинформатики.pdf (1,0 Мб)
42

О СХОДИМОСТИ ВЕСОВ АВТОАССОЦИАТИВНОЙ ДВУСЛОЙНОЙ ЛИНЕЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПРИ ПОСТРОЕНИИ СЖИМАЮЩИХ ОТОБРАЖЕНИЙ [Электронный ресурс] / Сирота, Попов // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2008 .— №2 .— С. 78-83 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/519680

Автор: Сирота

Доказана теорема о сходимости весовых коэффициентов автоассоциативной линейной нейронной сети с сокращенным числов нейронов в скрытом слое к базисным функциям разложения Карунена—Лоева

Особенностью данной архитектуры является то, что количество нейронов в скрытом слое существенно меньше <...> При последовательном и раздельном по нейронам скрытого слоя обучении нейронной сети, в соответствии с <...> слое, затем по остаточной ошибке обучаются весовые коэффициенты второго нейрона в скрытом слое и так <...> скрытого слоя соответственно первым m максимальным собственным числам. <...> На рис. 2б и рис. 2г представлены соответствующие векторы матрицы весов скрытого слоя нейронной сети,

43

Способ мониторинга состояния узлов автоматизированных технологических комплексов производств нефтегазовой отрасли [Электронный ресурс] / Зозуля, Слетнев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности .— 2014 .— №6 .— С. 4-14 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/349856

Автор: Зозуля

В статье описан предложенный авторами способ мониторинга состояния технологических узлов предприятия нефтегазовой отрасли. Метод основан на многоуровневом подходе к моделированию производства на основе нейросетевых технологий анализа состояния автоматизированных технологических комплексов нефтегазовой отрасли. Описан прототип нейросетевой экспертной системы поддержки принятия решений, реализующий разработанный способ мониторинга состояния АТК нефтегазовой отрасли, который находится в промышленной эксплуатации на одном из нефтехимических предприятий в г. Салавате.

слой L-BFGS без скрытых слоев L-BFGS 2 скрытых слоя LM 1 скрытый слой LM без скрытых слоев Линейная <...> регрессия L-BFGS 1 скрытый слой L-BFGS без скрытых слоев L-BFGS 2 скрытых слоя LM 1 скрытый слой LM без <...> скрытых слоев Линейная регрессия L-BFGS 1 скрытый слой L-BFGS без скрытых слоев L-BFGS 2 скрытых слоя <...> LM 1 скрытый слой LM без скрытых слоев Линейная регрессия – минимальная ошибка – средняя ошибка Кв ад <...> слоями Персептрон с одним скрытым слоем Число нейронов в скрытом слое 8 151 Среднее значение модуля

44

№4 [Актуальные проблемы современной науки, 2018]

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

Увеличение количества скрытых слоев ухудшает результат. <...> Увеличение количества нейронов в сети с одним скрытым слоем до 2000 дало увеличение точности на 0,06% <...> Далее рассмотрим три нейронные сети под номерами 7–9, в которых все скрытые слои являются сверточными <...> несколько скрытых полносвязных слоев. <...> Таким образом можно заключить, что именно сверточные нейронные сети со скрытыми полносвязными слоями

Предпросмотр: Актуальные проблемы современной науки №4 2018.pdf (2,9 Мб)
45

ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ МЕТОДОМ ЛЕВЕНБЕРГА-МАРКВАРДТА В УСЛОВИЯХ БОЛЬШОГО КОЛИЧЕСТВА ДАННЫХ [Электронный ресурс] / Пархоменко, Леденёва // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2014 .— №2 .— С. 97-105 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/511958

Автор: Пархоменко

Для достижения высокой точности обучения нейронной сети часто применяют алгоритм Левенберга-Марквардта. Однако алгоритм требует сложные вычисления, занимающей много времени. В данной статье представлено подробное описание метода и предложены способы его оптимизации и распараллеливания с целью увеличения производительности

скрытым слоем) за исключением входного слоя, непосредственно принимающего входные сигналы [1]. <...> Основная функция скрытых слоёв – выделение статистики высокого порядка. <...> Если рассмотреть сеть с n входами, m нейронами в скрытом слое и одним выходом, то получим ( ) 1 2 1 1 <...> слоя, iσ – коэффициент смещения для i -го нейрона скрытого слоя, iw – весовой коэффициент, связывающий <...> 1 ,act x ( )2act x – активационные функции для выходного нейрона и нейронов скрытого слоя.

46

InDesign СS4 для Windows и Мacintosh

М.: ДМК-Пресс

В этой книге, выдерживающей уже четвертое издание на русском языке, освещаются приемы работы в InDesign CS4 – одной из самых популярных программ дизайна и макетирования. С помощью подробных пошаговых инструкций автор объясняет, как создавать документ, добавлять страницы, импортировать и форматировать текст, работать с иллюстрациями и таблицами, управлять цветом, готовить публикации к печати и многое другое. Здесь во всех подробностях рассмотрены не только стандартные операции, но и новые функции InDesign CS4: использование «умных» направляющих, проверка ошибок верстки «на лету», работа с условным текстом, экспорт верстки в формат Flash, «умное» заполнение текстовых фреймов и др.

Использует текст на скрытых слоях. <...> в предметный указатель текст со скрытых слоев. 7. <...> Скрытые слои не печатаются. <...> на скрытом слое) в диалоговом окне Layer Options позволяет определить, что будет происходить при скрытии <...> отменялись при скрытии слоя (рис. 11.15).

Предпросмотр: InDesign СS4 для Windows и Мacintosh.pdf (0,4 Мб)
47

ОПТИМИЗАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ [Электронный ресурс] / Степашина // Информационные системы и технологии .— 2014 .— №5 .— С. 34-42 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/486596

Автор: Степашина

В статье предложен метод решения задачи оптимизации финансовых показателей с применением нейросетевого подхода в пакете Matlab на примере предприятия ОАО «Башинформсвязь». Проведен ряд вычислительных экспериментов по выбору нейронной сети в пакете Matlab, наилучшим образом аппроксимирующей исходные данные. Вычислены оптимальные значения финансовых показателей, доставляющих максимум значению чистой прибыли.

Изменяя число скрытых слоев, число нейронов в слоях, функции активации нейронов, выберем сеть с наилучшим <...> нейронов скрытого слоя/ выходного слоя Количество нейронов в скрытом слое Значение ошибки RMS Error <...> Построим нейронные сети с двумя скрытыми слоями. <...> слоями Номер нейросети Функция активации нейронов 1 скрытого слоя/2 скрытого слоя/ выходного слоя Количество <...> нейронов в 1 скрытом слое Количество нейронов во 2 скрытом слое Значение ошибки RMS Error 1 Tansig/

48

Предвычисления октановых чисел бензиновых смесей с использованием искусственных нейронных сетей [Электронный ресурс] / Paranghooshi, Sadeghi, Shafiei // Нефтегазовые технологии .— 2010 .— №2 .— С. 77-82 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/262174

Автор: Paranghooshi
М.: ПРОМЕДИА

Представлена новая искусственная нейронная сеть-модель прогнозирования для вычисления величины исследовательского октанового числа бензиновой смеси на нефтеперерабатывающем заводе.

Многослойный персептрон прямого распространения, (тип нейронной сети) Входной слой скрытый слой Выходной <...> , одного или нескольких скрытых слоев вычислительных нейронов и одного выходного слоя нейронов. <...> Нейроны во входном слое получают входные сигналы и затем передают их на скрытый слой нейронов без каких <...> В алгоритме обучения, информация преобразовывается из входного слоя в скрытый, затем в выходной слой <...> Оптимизированные параметры сети были числом скрытых слоев, нейронов в каждом скрытом слое и типом функции

49

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.

Каждый нейрон входного слоя А соединен с каждым нейроном скрытого слоя B, который называют слоем Кохонена <...> Пусть сеть состоит из двух слоев нейронов: два нейрона в скрытом слое и один нейрон в выходном слое. <...>  EQEQWEQEA c k c i , где k – номер нейрона скрытого слоя. <...> Как рассчитать взвешенный вход для нейронов скрытого слоя? 5. <...> Правила определения количества слоев и нейронов в скрытых слоях?

Предпросмотр: Нейронные сети учебное пособие.pdf (0,6 Мб)
50

КОМПЕНСАЦИЯ ОШИБОК ИНЕРЦИАЛЬНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ   НА ОСНОВЕ MEMS ДАТЧИКОВ ПОСРЕДСТВОМ   НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ [Электронный ресурс] / Шеврикуко // Аспирант и соискатель .— 2016 .— №6 .— С. 95-101 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/569486

Автор: Шеврикуко

В данной статье освещается проблема накопления ошибок в инерциальной навигационной системе, основанной на MEMS датчиках. Производиться обзор методов компенсация возникающих ошибок посредством нейросетевых алгоритмов

Входящий слой. 2. Скрытый слой. 3. Выходящий слой. <...> Основные вычисления нейронной сети происходят в скрытом слое. Рис. 1. <...> Для нахождения ошибки скрытого слоя воспользуемся метод обратного распространения ошибки. <...> вычисление ошибок скрытого слоя. <...> Обратный проход: последовательно от конца к началу для всех. скрытых слоёв вычисляем δ по формуле (1)

Страницы: 1 2 3 ... 2696