
Статьи и вопросы по тегу "нейронные сети"
Фильтрация
Тип
Сортировка
Статьи и вопросы по тегу "нейронные сети"
- Все 21
- Вопросы 8
- Статьи 13
Нейронная сеть – математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Deep Learning Toolbox – cоздавайте, анализируйте и обучайте нейронные сети глубокого обучения. Документация по продукту.
- Публикация
- 25.01.2023

Exponenta
0.00
н/д

Суррогатное моделирование в последнее время стало набирать обороты в сфере математического моделирования динамических систем.
Сложные технические системы могут быть описаны разными способами, как через дифференциальные уравнения, что сильно замедляет процесс р...
Приглашаем вас на вебинар «Методы суррогатного моделирования сложных динамических систем», который пройдет 16 февраля в 10:00 по московскому времени.
25.01.2023
- вопрос
- 17.06.2022

gorgozavr
0.00
н/д
17.06.2022
- Публикация
- 22.04.2022

Exponenta
0.00
н/д

Суррогатные модели — это эффективный способ ускорить вычисления путем замены энерговычислительных расчетов более простыми моделями машинного обучения. В этом докладе мы расскажем основные идеи и пути решения такого типа задач, а также о реальном применении суррогатных моделей в приложениях.
Суррогатные модели — это эффективный способ ускорить вычисления путем замены энерговычислительных расчетов более простыми моделями машинного обучения. В этом докладе мы расскажем основные идеи и пути решения такого типа задач, а также о реальном применении суррогатных моделей в приложениях.
- Публикация
- 22.04.2022

Exponenta
0.00
н/д

В докладе излагаются принципы построения нейронных сетей для адаптации антенной решетки, обнаружения сигнала на фоне помех и фильтрации сигнала.
В докладе излагаются принципы построения нейронных сетей для адаптации антенной решетки, обнаружения сигнала на фоне помех и фильтрации сигнала.
22.04.2022
- Публикация
- 22.04.2022

Exponenta
0.00
н/д

В докладе будет рассмотрен подход к распознаванию огня на видео на основе нейронных сетей и глубокого обучения. Будут освещены основные сложности, возникающие при распознавании огня на видеоизображении, а так как готовить и размечать свои данные для обучения, и тестировать обученные модели.
В докладе будет рассмотрен подход к распознаванию огня на видео на основе нейронных сетей и глубокого обучения. Будут освещены основные сложности, возникающие при распознавании огня на видеоизображении, а так как готовить и размечать свои данные для обучения, и тестировать обученные модели.
22.04.2022
- вопрос
- 13.07.2021

Digan
0.00
н/д
Построена нейронная сеть на основе архитектуры PINN. Обучается хорошо, но предсказывает плохо (см. вложения). Хотелось бы получить рекомендации как это можно исправить.
Построена нейронная сеть на основе архитектуры PINN. Обучается хорошо, но предсказывает плохо (см. вложения). Хотелось бы получить рекомендации как это можно исправить.
4 Ответа
13.07.2021
- вопрос
- 07.07.2021

aBoomest
+929.89
н/д
Добрый день.
Теорию ИНС (по крайней мере бызовое понимание, простые сети, и смысл для чего оно все нужно) вполне представляю. Однако ни разу не делал расчет в matlab. Решил попробовать. Т.к. материала...
Добрый день.
Теорию ИНС (по крайней мере бызовое понимание, простые сети, и смысл для чего оно все нужно) вполне представляю. Однако ни разу не делал расчет в matlab. Решил попробовать. Т.к. материала...
2 Ответа
07.07.2021
- Публикация
- 11.03.2021

Alexey Kornaev
0.00
н/д

Современный этап развития методов искусственного интеллекта основан на применении новой парадигмы программирования – машинного обучения (МО). Эта парадигма основана на полном или частичном отказе от классического, логического построения программы, от зав...
Открытый онлайн курс по машинному обучению для нужд медицинской мехатроники и робототехники, и не только. Лекции, практики, лабораторные работы (4+6+3). С применением языков MATLAB, Python, GNU-Octave для решения задач и программирования "железа". С использованием медицинских данных из открытых источников и данных от наших коллег. Курс для начинающих, у которых серьезные намерения, примерно на 100 часов упорной работы. Если вы хотя-бы сомневаетесь, что в выражении f(x)=dy(x)/dx наверное не стоит сокращать d, то можно приступать.
- Публикация
- 25.02.2021

Sancho
+66.25
н/д
Системы управления,
Глубокое и машинное обучение(ИИ),
Изображения и видео,
Цифровая обработка сигналов

Курсы в свободном доступе:
Reinforcement Learning Onramp
В курсе: • Что такое обучение с подкреплением• Компоненты модели обучения с подкреплением• Определение интерфейса среды• Определение испытуемой системы (агента)• Обучение...
Представляем вашему вниманию пять новы онлайн-курсов по MATLAB (МAOTS).
Четыре курса открыты для всех в свободном доступе, по прохождении которых вам будет выдан сертификат.
- вопрос
- 10.02.2021

AigulP
0.00
н/д
Здравствуйте! В одном из вебинаров было сказано, что у вас могут быть данные из разных областей, может быть есть по транспортировке газа? У меня есть некоторое количество данных, но как их случай...
Здравствуйте! В одном из вебинаров было сказано, что у вас могут быть данные из разных областей, может быть есть по транспортировке газа? У меня есть некоторое количество данных, но как их случай...
10.02.2021
- Публикация
- 28.09.2020

kriwsha
0.00
н/д
Что из себя представляют сверточные нейронные сети?
Сверточная нейронная сеть (также CNN или ConvNet) является одним из наиболее популярных алгоритмов в глубоком обучении, это такой вид машинного обучения, при котором модель учится выполнять задачи классификац...
Перевод статьи Convolutional Neural Network 3 things you need to know
- Публикация
- 28.09.2020

handaeun05
0.00
н/д
Почему так важно глубокое обучениеКак глубокое обучение достигает таких впечатляющих результатов?
Одним словом, точность. Глубокое обучение обеспечивает точность распознавания на более высоком уровне, чем когда-либо прежде. Это помогает потребительской электро...
Глубокое обучение - это метод машинного обучения, который учит компьютеры делать то, что естественно для людей: учиться на собственном примере. Глубокое обучение - это ключевая технология, лежащая в основе беспилотных автомобилей, позволяющая им распознавать знак остановки или отличать пешехода от фонарного столба. Это ключ к голосовому управлению в потребительских устройствах, таких как телефоны, планшеты, телевизоры и громкоговорители. В последнее время глубокому обучению уделяется много внимания и не зря. Это достижение результатов, которые раньше были невозможны.
При глубоком обучении компьютерная модель учится выполнять задачи классификации непосредственно из изображений, текста или звука. Модели глубокого обучения могут достигать высочайшей точности, иногда превышающей производительность человеческого уровня. Модели обучаются с использованием большого набора помеченных данных и архитектур нейронных сетей, которые содержат много слоев.
28.09.2020
- Публикация
- 28.05.2020

Игорь Полющенков
+28.97
н/д
Встраиваемые системы,
Глубокое и машинное обучение(ИИ),
Системы управления,
Электропривод и силовая электроника,
Автоматизация испытаний

Запись доклада:
Этапы разработки:
- Идентификация модели электропривода
- Моделирование системы управления
- Применение искусственных нейронных сетей
- Публикация
- 03.11.2019

Дмитрий Пантюхин
+10.00
н/д
Нейронная сеть CMAC является одним из представителей нейронных сетей прямого распространения, родственна радиально-базисным нейронным сетям. Детальное описание можно найти в источнике [1].
Сеть предназначена для аппроксимации функций нескольких переменных, пре...
Представлена лабораторная работа по теме "Реализация нейроной сети CMAC в Матлаб", предлагаемая студентам МФТИ и НИУ ВШЭ в рамках курсов "Нейросетевые технологии".
- Публикация
- 19.09.2019

Редактор-сообщества-Экспонента
+230.08
н/д
Входы
Слои
Выходы
Эталоны
Смещения
Входные веса
Веса слоев
Наверх
Входы
Эти свойства определяют структуру i-го сетевого вxода. - net.inputs{i}
range - определяет диапазоны изменения каждого из элементов i-го входа сети
net.inputs{i}.range - значен...
Автор материала - Ю.П.Маслобоев.
19.09.2019
- Публикация
- 19.09.2019

Редактор-сообщества-Экспонента
+230.08
н/д
Архитектура сети
Структура подобъектов
Функции
Параметры
Значения весов и смещений
Другие свойства
Наверх
Архитектура сети
Эти свойства определяют количество подобъектов сети (таких как слои, выходы, эталоны, смещения и веса), и каким образом они объе...
При разработке Neural Network Toolbox использованы принципы объектно-ориентированного программирования. Основной объект – нейронная сеть. В этом разделе описаны основные свойства сети. Автор материала - Ю.П.Маслобоев.
19.09.2019
- вопрос
- 04.09.2019

OCETP
0.00
н/д
Здравтвуйте.
Возможно ли применение нейронных сетей в контурах управления технологическими параметрами в прикладных программах ПЛК Siemens, Schneider и др.? К примеру, использование в качестве нейро-р...
Здравтвуйте.
Возможно ли применение нейронных сетей в контурах управления технологическими параметрами в прикладных программах ПЛК Siemens, Schneider и др.? К примеру, использование в качестве нейро-р...
3 Ответа
04.09.2019
- вопрос
- 01.09.2019

Виталий
0.00
н/д
Я только начал изучать CNN в среде Matlab. Matlab'ом я уже 20 лет пользуюсь, но задачи NN я стал изучать только сейчас. Очень много материалов про сегментацию и распознавание изображений. Но мне...
Я только начал изучать CNN в среде Matlab. Matlab'ом я уже 20 лет пользуюсь, но задачи NN я стал изучать только сейчас. Очень много материалов про сегментацию и распознавание изображений. Но мне...
2 Ответа
01.09.2019
- вопрос
- 16.08.2019

Evgeny
0.00
н/д
Скажите, а возможно ли в матлабе подавать на вход при обучении смешанные данные - допустим, категорийные и числовые? Как нейронной сети объяснить, что 1 или 0 это не цифры, а допустим, события. А в со...
Скажите, а возможно ли в матлабе подавать на вход при обучении смешанные данные - допустим, категорийные и числовые? Как нейронной сети объяснить, что 1 или 0 это не цифры, а допустим, события. А в со...
2 Ответа
16.08.2019
- вопрос
- 08.08.2019

Tatasha
0.00
н/д
Обучаю нейронную сеть типа narx помощью nnstart. На вход подаю 2 временных ряда, на выходе 1 ряд. Все обучается, сохраняется нейросеть в рабочую область, генерируется скрипт, о при попытке запус...
Обучаю нейронную сеть типа narx помощью nnstart. На вход подаю 2 временных ряда, на выходе 1 ряд. Все обучается, сохраняется нейросеть в рабочую область, генерируется скрипт, о при попытке запус...
1 Ответ
08.08.2019
- Публикация
- 07.08.2019

Sancho
+66.25
н/д

Обзор задачи
Старая каптча Хабрахабр выглядела так:
Основные трудности распознавания данной каптчи:
Искаженные символы
Шумы и размытость
Размеры символов сильно отличаются
Пересечение символов
Честно говоря, у меня не всегда получало...
В данной статье кратко рассказывается о процессе взлома captcha используемой ранее при входе на сайт Хабрахабр.
Целью работы является применение знаний на практике и проверка сложности каптчи.
При разработке алгоритма использован Matlab.
07.08.2019
Нет результатов поиска, попробуйте задать другие параметры.
Популярные публикации по тегу: нейронные сети
- Свойства и параметры нейронной сети как объекта MATLAB
- Сверточные нейронные сети. Три вещи, которые необходимо знать
- Лабораторная работа "Реализация нейронной сети CMAC в Матлаб"
- Применение нейронных сетей в промышленных ПЛК
- Свойства подобъектов нейронной сети
- Взлом старой каптчи сайта Хабрахабр
- Доклад "Бездатчиковое управление вентильно-индукторным электроприводом", Рубикон-Инновация
- Что такое глубокое обучение? 3 вещи, которые вам нужно знать
- Очень много информации о применении CNN в задачах классификации, но очень мало (нашел один хороший) примеров решения задач регрессии с применением CNN. Есть несколько простых вопросов.
- Как прогнозировать значения нейронной сетью типа narx после обучения? Какую команду использовать?
- Нейронные сети, многослойная сеть, практика
- категорийные данные в нейронных сетях
- Плохое предсказание сети при хорошей обучаемости
- 5 новых онлайн-курсов для изучения возможностей MATLAB
- Методы искусственного интеллекта в медицинской мехатронике и робототехнике
- применение нейросетей
- Доклад "Применение нейронных сетей в радиолокации"
- количество обучаемых параметров нейронной сети
- Доклад "Суррогатные модели на базе нейросетей"
- Доклад "Видеодетектор огня"
Активные авторы

Sancho
+66.25

Редактор-сообщества-Экспонента
+230.08

Exponenta
0.00

aBoomest
+929.89

gorgozavr
0.00