Применение нейросетевых подходов для анализа эффективных алгоритмов обработки данных

• Номер работы:
  722609
• Раздел:
  Все работы   →   Курсовые проекты - сложные   →   Информационное обеспечение, программирование
• Год добавления:
  07.12.2021 г.
• Объем работы:
  38 стр.
• Содержание:
  Содержание
  Введение 3
  1 Глубокие нейронные сети и их структура 5
  1.1 Описание сверточных нейронных сетей 5
  1.2 Особенности используемых алгоритмов для обучения сверточных нейронных сетей 10
  1.3 Архитектура глубоких нейронных сетей 15
  2 Применение нейронных сетей для эффективных алгоритмов обработки данных 26
  2.1 Постановка задачи контекстного поиска изображений 26
  2.2 Использование глубокой сверточной сети для контекстного поиска изображений 28
  Заключение 36
  Список использованных источников 38
  
  ?
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Применение нейросетевых подходов для анализа
  эффективных алгоритмов обработки данных
  
  
  МакКаллок (Warren McCulloch) и Уолтер Питтс (Walter Pitts). Она была презентована ими в 1943 году. За основу в данной модели был взят биологический нейрон. В составе искусственного нейрона МакКаллока-Питтса присутствуют N входных бинарных величин x_1,…,x_n. Они рассматриваются в качестве импульсов, которые поступают нейрона на вход (рисунок 1.1). В самом нейроне осуществляется сложение данных импульсов и весов w_1,…,w_n.