Аппроксимация функции с использованием нейронных сетей
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Введение
1 Теоретические сведения
2 Методика выполнения лабораторной работы
3 Контрольные вопросы
Заключение
Список использованных источников
Введение
Цель лабораторной работы:
Научиться использовать нейронные сети для аппроксимации функции.
Задание: В среде Matlab необходимо построить и обучить нейронную сеть для аппроксимации таблично заданной функции , i=1,20. Разработать программу, которая реализует нейросетевой алгоритм аппроксимации и выводит результаты аппроксимации в виде графиков.
1 Теоретические сведения
Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Под искусственными нейронными сетями подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга. Они представляют собой распределенные и параллельные системы, способные к адаптивному обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий. Элементарным преобразователем в данных сетях является искусственный нейрон или просто нейрон, названный так по аналогии с биологическим прототипом. К настоящему времени предложено и изучено большое количество моделей нейроноподобных элементов и нейронных сетей.
1 Теоретические сведения
2 Методика выполнения лабораторной работы
3 Контрольные вопросы
Заключение
Список использованных источников
Введение
Цель лабораторной работы:
Научиться использовать нейронные сети для аппроксимации функции.
Задание: В среде Matlab необходимо построить и обучить нейронную сеть для аппроксимации таблично заданной функции , i=1,20. Разработать программу, которая реализует нейросетевой алгоритм аппроксимации и выводит результаты аппроксимации в виде графиков.
1 Теоретические сведения
Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Под искусственными нейронными сетями подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга. Они представляют собой распределенные и параллельные системы, способные к адаптивному обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий. Элементарным преобразователем в данных сетях является искусственный нейрон или просто нейрон, названный так по аналогии с биологическим прототипом. К настоящему времени предложено и изучено большое количество моделей нейроноподобных элементов и нейронных сетей.
Другие работы
Электромагнитные поля и волны. Экзамен. Билет 10.
costafel
: 23 октября 2015
Билет №10
Плоские электромагнитные волны в реальных средах. Амплитудные и фазовые соотношения. Расчет коэффициента затухания и фазовой постоянной в реальных средах.
Задача 1
Волна H распространяется в пустом ( =1, =1) круглом волноводе радиусом 1 см. Длина волны генератора, возбуждающего волновод - = 3 см. Определить: 1.Критическую длину волны. 2.Отношение фазовой скорости к скорости света.
120 руб.
Методы оптимальных решений, 6 тем
wingboss
: 23 июля 2023
Ответы на вопросы теста по предмету "Методы оптимальных решений"
Относится к ВУЗам МОИ, МТИ, МОСАП, МФПУ -- "Синергия"
Правильные ответы выделены зеленым цветом.
Список вопросов для поиска, содержит нужный ответ работа или нет, приведен ниже.
350 руб.
Издержки производства, прибыль и валовой доход
Lokard
: 12 ноября 2013
Содержание
Введение
3
Глава 1. Экономическая природа и содержание издержек производства
6
1.1 Понятие издержек 6
1.2 Определение издержек производства 9
Глава 2. Краткая экономическая характеристика хозяйства
14
Глава 3. Определение эффективности производства продукции
19
3.1. Анализ использования трудовых ресурсов по отраслям производства 19
3.2. Анализ производительности труда в хозяйстве 20
3.3. Технико-экономические показатели 21
Глава 4. Пути снижения издержек производ
15 руб.
Зачет по дисциплине: Современные технологии программирования (часть 1-я). Билет №27
IT-STUDHELP
: 17 мая 2021
Билет № 27
4.Ключевое слово, предназначенное для того, чтобы выбрасывать исключение и вызывать переход управления к обработчику
a) catch
b) try
c) throw
d) free
5.Ключевое слово для обозначения блока кода, который может генерировать исключение
a) try
b) catch
c) throw
d) free
6.Прочтите программу и укажите, что будет выведено на экран
void func()
{ int* p = new int(8); throw p;}
int main(void )
{
try
{ func();}
catch(void*)
{ cout << "Exceptin class void*" << endl; }
catch( int)
{cout << "
350 руб.