Отрывок: 2 – Зависимость качества классификации от числа нейронов скрытого слоя для набора данных «Ирисы Фишера» Число нейронов Процент верно распознанных Ирисов N BackPROP RPROR SA Комбинация алгоритмов 1 75 79 69 3 96 98 97 97 5 96 98 96 7 97 98 97 99 Рисунок 4.2 – График зависимость качества классификации от числа нейронов в скрытом слое для набора данных «Ирисы Фишера» 65 70 75 80 85 90 95 100 1 3 5 7П ро це нт в ер но р ас по зн ан ны х ир ис ов Число нейронов BackProp ...
Название : Обучение нейронных сетей методом комбинации алгоритмов обучения : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника"
Авторы/Редакторы : Канабеев С. П.
Лёзин И. А.
Графкин А. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Дата публикации : 2017
Библиографическое описание : Канабеев, С. П. Обучение нейронных сетей методом комбинации алгоритмов обучения : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / С. П. Канабеев ; рук. работы И. А. Лёзин; рец. А. В. Графкин ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. систе. - Самара, 2017. - on-line
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является анализ процесса обучения нейронных сетей на примере многослойного персептрона при решении задач классификации, поиск оптимального алгоритма обучения, обеспечивающего минимальную погрешность
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/VKR/Obuchenie-neironnyh-setei-metodom-kombinacii-algoritmov-obucheniya-vyp-kvalifikac-rabota-po-spec-Informatika-i-vychislitelnaya-tehnika-65580
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20170707155802
Ключевые слова: автоматизированные системы
алгоритм обучения
классификация
многослойный персептрон
нейроннве сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.