Работа выполнена на отлично, спасибо!
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Сети, рассмотренные в предыдущих лабораторных работах, не имели обратных связей, т. е. связей, идущих от выходов сетей к их входам. Отсутствие обратной связи гарантирует безусловную устойчивость сетей. (Они не могут войти в режим, когда выход беспрерывно блуждает от состояния к состоянию и не пригоден для использования.) Но это весьма желательное качество достигается не бесплатно: сети без обратных связей обладают более ограниченными возможностями по сравнению с сетями с обратными связями. Так как сети с обратными связями имеют пути, передающие сигналы от выходов к входам, то отклик таких сетей является динамическим, т. е. после приложения нового входа вычисляется значение выхода, которое, передаваясь по сети обратной связи, модифицирует вход. Затем выход повторно вычисляется, и процесс повторяется снова и снова.
1.1. Общие сведения о нейронной сети Хопфилда
1.2. Алгоритм функционирования сети Хопфилда
1.3. Работа нейронной сети Хопфилда
1.4. Программная реализация нейронной сети Хопфилда для восстановления
искаженных (зашумленных) изображений
Восстановление неполных и искаженных данных
с помощью нейронной сети Хопфилда
а) основная
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. - Пер. с англ., 1992. - 118 с.
2. Кириченко А.А. Нейропакеты - современный интеллектуальный инструмент исследователя, 2013. Сетевое электронное издание учебного пособия.
3. Лабораторные работы в Deductor Studio 5.2, BaseGroup Labs, 2011. Сетевое электронное издание учебного пособия.
б) дополнительная
1. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-e изд.: Пер. с анrл. – М. Издательский дом "Вильямс", 2006. – 1104 с.: ил.
2. Каширина И.Л. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. - 51 с.
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
Сети, рассмотренные в предыдущих лабораторных работах, не имели обратных связей, т. е. связей, идущих от выходов сетей к их входам. Отсутствие обратной связи гарантирует безусловную устойчивость сетей. (Они не могут войти в режим, когда выход беспрерывно блуждает от состояния к состоянию и не пригоден для использования.) Но это весьма желательное качество достигается не бесплатно: сети без обратных связей обладают более ограниченными возможностями по сравнению с сетями с обратными связями. Так как сети с обратными связями имеют пути, передающие сигналы от выходов к входам, то отклик таких сетей является динамическим, т. е. после приложения нового входа вычисляется значение выхода, которое, передаваясь по сети обратной связи, модифицирует вход. Затем выход повторно вычисляется, и процесс повторяется снова и снова.
1.1. Общие сведения о нейронной сети Хопфилда
1.2. Алгоритм функционирования сети Хопфилда
1.3. Работа нейронной сети Хопфилда
1.4. Программная реализация нейронной сети Хопфилда для восстановления
искаженных (зашумленных) изображений
Восстановление неполных и искаженных данных
с помощью нейронной сети Хопфилда
а) основная
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. - Пер. с англ., 1992. - 118 с.
2. Кириченко А.А. Нейропакеты - современный интеллектуальный инструмент исследователя, 2013. Сетевое электронное издание учебного пособия.
3. Лабораторные работы в Deductor Studio 5.2, BaseGroup Labs, 2011. Сетевое электронное издание учебного пособия.
б) дополнительная
1. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-e изд.: Пер. с анrл. – М. Издательский дом "Вильямс", 2006. – 1104 с.: ил.
2. Каширина И.Л. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. - 51 с.
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
1 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—6 дней |
200 ₽ | Цена | от 500 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 8653 Отчета по практике — поможем найти подходящую