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 |
Авторы/Редакторы : | Канабеев С. П. Лезин 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. Лезин; 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 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170707155802 |
Ключевые слова: | алгоритм обучения автоматизированные системы нейроннве сети многослойный персептрон распознавание образов |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Канабеев_Сергей_Павлович_Обучение_нейронных_сетей_методом.pdf | 1.05 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.