Библиотека студентаРефератыСравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов

Сравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов

На тему:Сравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов.В данной работе рассматриваются два из них, которые имеют соответствующие нейросетевые реализации.Описание программных моделей и алгоритмов их обучения.4 Возникновение ложного образа.Алгоритм обучения персептрона был предложен в [3] и имеет множество модификаций.Такая топологическая структура удобна с точки зрения ее программной реализации.Данная функция всюду дифференцируема, что используется в алгоритме обратного распространения.Всем весам присвоены начальные значения, выбранные случайным образом из диапазона (-0.5,+0.5) .Таким образом, часто используемые пути в сети усиливаются, что объясняет феномен обучения сети.Т. е. персептрон ошибся на втором образе.

Скачать Сравнительный анализ нейросетевых реализаций алгоритмов распознавания образов

Скачать документ

(Если ссылка на скачивание файла не доступна - дайте нам знать об этом в комментариях либо через форму обратной связи)

Комментарии (0)

Оставить комментарий