Нейронные сети способны решать задачи, с которыми другими способами никак не. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети. Основная программа. Нейронные сети являются лидирующим подходом в распознавании. Нейронные сети успешно. Что и настоящая программа. Тем не менее стоит отметить.
© Данная готовая работа выполнена сотрудником нашего сайта, который сохраняет за собой авторское право на неё. Получая данную готовую работу, Вы соглашаетесь с тем, что она не будет выдана Вами за свою, а будет использована исключительно как справочный материал при выполнении Вами своей работы. Грамматика английского языка резник сорокина казарицкая.
Если Вы считаете, что данная страница каким-либо образом нарушает Ваши авторские права, то Вам следует обратиться в администрацию нашего сайта по адресу либо через Среда программирования: Visual C#.NET 2010 Название работы: Нейронные сети на основе радиально базисных функций. RBF-сеть Вид работы: Лабораторная работа Тематика работы: Математика, Нейронные сети Объем программы: 10 (по десятибалльной шкале) Уровень сложности: 8 (по десятибалльной шкале) Разработчик (автор): Программист сайта kursovik.com Ключевые слова: персептрон радиально базисные функции нейронные сети веса RBF-сеть Функции программы. Заказ готовой работы ЛИСТ ЗАКАЗА Для заказа готовой работы, заполните данную форму и нажмите кнопку ПРИОБРЕСТИ Ваше имя: Ваш E-mail (пожалуйста укажите реальный E-mail адрес) Ваш сотовый: (желательно) Ваш ВУЗ: (аббревиатура) Ваш город (где учитесь): (где Вы учитесь) Ваша страна: (где Вы учитесь) Вам нужен: Исходный текст программы (исходники) = 5000 руб РФ Описание программы = + 0 руб РФ Итого: 5000 руб РФ ВНИМАНИЕ! Приобретаемая Вами готовая работа НЕ является программным продуктом и не является каким-либо товаром! Работа продается КАК ЕСТЬ, поэтому обмену либо возврату НЕ подлежит. Подробности смотрите.
Введите код с картинки: Я принимаю Вы также можете связаться с нами по E-mail (или ICQ): Если Вам необходимо написать работу 'с чистого листа' на нужную Вам тему. Как можно приобрести данную готовую работу?., которая расположена чуть Выше данного текста и нажмите кнопку 'Приобрести'. Какие способы оплаты поддерживаются вашим сайтом?. Мы поддерживаем следующие способы оплаты:.
электронные деньги: QIWI, WebMoney, Яндекс.Деньги. банковские карты: Visa, MasterCard, Maestro, МИР. оплата через терминал. оплата по квитанции в любом банке на территории России. оплата через отделения Евросети и Связного. если ни один из указанных способов не подойдет, по предварительному согласованию возможно использование другого способа оплаты.
Каким образом производится оплата?. После заполнения Вы получите на свой E-mail автоматическое письмо со всеми подробностями оплаты заказа.
Как быстро я получу данную работу после ее оплаты?. Ваш заказ будет отправлен в течение 3х часов с момента Вашего подтверждения оплаты. Но работа может быть выслана только в дневное время с 9:30 до 23:30 часов по московскому времени.
Каким образом будет доставлена мне данная работа после оплаты?. На Ваш E-mail адрес. Какие Вы даете гарантии, что данная работа будет выслана мне после оплаты?.
Смотрите рубрику. Что включает в себя исходный текст программы? Вы пришлете все файлы проекта?. Да, после оплаты Вы получите все файлы проекта данной работы, при желании сможете редактировать (видоизменять) программу (ее описание) самостоятельно. Действительно ли данная работа является уникальной?. Да, мы можем гарантировать уникальность данной работы. Она была разработана нашим программистом на заказ и выставлена на продажу 12 ноября 2017 года.
Какой процент покажет работа при проверки ее уникальности в системе АнтиПлагиат.Ру?. Обычно работы по программированию всегда показывают больше 50% уникального текста. Это напрямую связано с тем, что даже если введение, заключение и теоретическая глава вдруг окажутся неуникальными, то сам текст программы и описание ее работы слихвой компенсируют этот недостаток, т.к.
Они пишутся с нуля, скопировать их вряд ли откуда можно. Тем не мнее, если вдруг при проверке купленной у нас готовой работы, она не дотятянет до требуемого в Вашем ВУЗе процента уникальности, то мы готовы поднять его при помощи специальной программы. Это предложение действительно только для готовых работ, купленных на нашем сайте! Повышать уникальность каких-либо других работ мы не будем:-). Сколько раз была продана данная работа?.
Есть ли отчет (описание) к данной работе?. Готового нет, но Вы можете заказать его дополнительно.
Для этого заполните пожалуйста форму, приведенную ниже. В форме укажите требуемое оглавление(план) отчета. Если в Вашем ВУЗе никаких особых требований к отчету не выдвигают, тогда выберите пункт 'требований к отчету нет, всё на усмотрение программиста'. Ваше оглавление для написания отчета к готовой программе «Нейронные сети на основе радиально базисных функций. RBF-сеть / Visual C#.NET 2010» Ваше имя: Ваш город (где учитесь): Ваша страна: Ваша E-mail: Если никаких особых требований к отчету в Вашем ВУЗе не выдвигают, тогда выберите пункт: Требований к отчету нет, всё на усмотрение программиста.
Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников. В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме». Заинтересовавшихся прошу под кат. Цели Для чего же нужны нейросети? Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта.
Этакий ребенок, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок. И, как принято писать у модных авторов – нейросеть состоит из нейронов. Тут нужно сделать остановку и разобраться. Договоримся, что нейрон – это просто некая воображаемая чёрная коробка, у которой кучка входных отверстий и одно выходное. Причем как входящая, так и исходящая информация может быть аналоговой (чаще всего так и будет). Как выходной сигнал формируется из кучи входных – определяет внутренний алгоритм нейрона.
Для примера напишем небольшую программу, которая будет распознавать простые изображения, скажем, буквы русского языка на растровых изображениях. Драйвер нокиа люмия 710. Условимся, что в исходном состоянии наша система будет иметь «пустую» память, т.е. Этакий новорожденный мозг, готовый к бою. Для того чтобы заставить его корректно работать, нам нужно будет потратить время на обучение. Уворачиваясь от летящих в меня помидоров, скажу, что писать будем на Delphi (на момент написания статьи была под рукой).
Если возникнет необходимость – помогу перевести пример на другие языки. Также прошу легкомысленно отнестись к качеству кода – программа писалась за час, просто чтобы разобраться с темой, для серьезных задач такой код вряд ли применим. Итак, исходя из поставленной задачи — сколько вариантов выхода может быть? Правильно, столько, сколько букв мы будем уметь определять. В алфавите их пока только 33, на том и остановимся.
Далее, определимся со входными данными.Чтобы слишком не заморачиватсья – будем подавать на вход битовый массив 30х30 в виде растрового изображения: В итоге – нужно создать 33 нейрона, у каждого из которых будет 30х30=900 входов. У нас к сожалению тоже не было отдельного курса по нейросетям (в отличии от соседней специальности), но все же мне довелось делать по ним курсовик. У меня сложилась примерно следующая модель, возможно кому-то так будет понятнее: Введем пару понятий, чтобы проще было объяснить: вход нейрона назовем синапсом, у нейрона их много; выход нейрона назовем аксоном — он в нашей модели один. Названия собственно примерно отражают биологический смысл.
Нейронные Сети Программа Скачать
Так вот, представим n-мерное пространство, где n — количество синапсов у нейрона. В рассмотренном выше примере n = 900. Входная информация, таким образом, представляет собой вектор в этом самом пространстве. Ну для простоты можете представить 3-х мерное пространство и 3-х мерные вектора. Правда сеть довольно тупая будет:). Дык вот, память нейрона после обучения также представляется таким вектором, а вся сеть — эдаким облаком векторов в 900-мерном пространстве.
В таком случае задача классификации сводиться к очень простой задаче — нахождению скалярного произведения входного вектора с векторами каждого нейрона в сети. Соответственно где это произведение будет максимальным, там и наибольшее совпадение. Проверьте в 3-х мерной геометрии. Собственно вся сложность в таком случае в адекватном обучении нейросети. Я делал довольно примитивную самообучающуюся сеть, уж не знаю насколько каноничная реализация получилась.
В принципе наверное смогу накатать подобную этой статью. Ну я потому и написал, сначала попробуйте в 2-3-х измерениях. Нарисуйте, сразустанет понятнее. Есть некоторое количество векторов и есть вектор входных данных. Чем меньше угол между ними, тем более «родственны» эти данные, тем больше скалярное произведение. Задача распознавания букв и есть задача классификации входного сигнала — определим к какому классу он относится. Биологические термины чисто для сокращения.
Значения гуглятся элементарно. Мы же все-таки биологическую систему пытаемся эмулировать. По идее абсолютно без разницы что представляет собой входной сигнал. В битмапе это набор точек, причем, хочу заметить, не обязательно 0 и 1, можно использовать более широкий диапазон.
Со звуком это может быть сэмпл фиксированной длительности, тогда уровнями на синапсах (и числами в векторах) будут, например, амплитуды на каждом шаге дискретизации. Распознавание ничем отличаться не будет, все тоже самое. Основная проблема тут, на мой взгляд, именно в адекватном обучении нейросети. Кстати, почти все, что я видел из институтских заданий и реализаций занималось именно обучением на зашумленных образах и распознаванием зашумленных образов.
Кстати, не стоит забывать, что тут рассматривается простейшая однослойная нейросеть. Есть гораздо более сложные вещи, у меня, в свое время, не хватило познаний матана чтобы в них разобраться:).
Искусственные Нейронные Сети Программа
Тут я к сожалению не подскажу, так как обработкой звука никогда не занимался. Я про то, что задача классификации от этого не меняется. А вот задача адекватного задания входного сигнала и обучения нейросети — остается. Нейросети ведь сначала показывается некая серия эталонов, в результате чего у нейрона формируется некий обобщенный образ, соответствующий классу, им распознаваемому.
А потом уже мы показываем произвольный образ, и какой нейрон наибольшим образом возбудился (максимум на аксоне), к таком классу этот образ и принадлежит. Тут многие писали о том, что это не нейросеть. Меня, опять же, как знающего о нейросетях только из этой статьи, интересует: а как сделать из этого примера нейросеть? Если я правильно понимаю, то нужно сделать нейроны, которые будут отвечать за определение слов, и в которое будет приходить информация, из нейронов распознавания букв.
На каждое слово будет свой нейрон. А потом можно сделать ещё нейроны, которые будут распознавать предложения, беря на входе слова из предыдущих нейронов. Тоесть, будет именно сеть, и она сможет, как было написано выше, иметь у нейронов вес на вход и на выход Камнями в меня не кидайте, писал это основываясь лишь на информации из статьи и из комментариев. Нет, вы обобщаете задачу, а не модель сети. Не стоит думать, что нейронная сеть сама все распознает. Обычно схема работает так: Есть n-мерный СКВ( сферический конь в вакууме ). В этом n-мерном пространстве у нас нет четкого правила определения (или оно слишком сложное), к какому типу коней он пренадлежит.
Мы проганяем его через нейронную сеть — получаем образ СКВ в k-мерном пространстве, для которого такое правило очевидно / проще. Например, мы хотим получить либо да (выход 1) либо нет (выход 0). Тогда вместо решения задачи классификации n-мертного вектора нам надо всего лишь решить задачу «выход = x ближе к 0 или к 1?». Несколько пугает тенденция — все чаще и чаще на хабре начали появляться статьи, описывающие основы нейросетей для начинающих.
Впечатление, что скоро это станет эдаким стартом: не знаешь с чего начать — пиши про нейросети. ПМСМ и эта статья тоже не достигает заявленных целей — полный чайник врядли вынесет из нее какие-то новые знания, а не полный чайник и так уже знает все это (не исключено, что прочел в одной из многочисленных предыдущих статей по нейросетям на хабре). Нападки на язык программирования выглядят странными — в конце концов паскаль является вполне себе рабочим языком, пожалуй даже еще без явно различимых признаков трупного окоченения. То, что он не является более мэйнстримовым, нисколько не уменьшает его а) тьюринг-полноты и б) читабельности.