Список публикаций по ключевому слову: «нейрон»

Важную роль при запоминании и обработке информации играют не только сама клетка нейрона (тело клетки), но и дендриты этой клетки. Установлено, что при запоминании и обработке информации активность тела клетки нейрона должна совпадать с активностью работы дендритов, только в этом случае эффект запоминания будет положительным и продолжительным по времени.

В статье представлен разработанный комплекс лабораторных работ по предмету «Математические основы искусственного интеллекта». В ходе разработки проведен анализ существующих подходов, средств и программных комплексов для работы с нечеткой логикой и нейронными сетями. Разработана структурная схема комплекса и составлены варианты по индивидуальным заданиям, спроектированы подробные методические указания.

В данной статье изложен анализ особенностей и недостатков проектирования нелинейных законов автоматического управления на базе аппарата искусственных нейронных сетей и нечеткой логики, сделан выбор типа нечеткой модели.

В данной статье рассматривается возможность применения искусственной нейронной сети для прогнозирования электропотребления энергосбытовой компании, возможные способы ее создания и обучения, а также возможные проблемы при ее использовании на практике.

В статье рассматривается проблема применения искусственного интеллекта и нейронных сетей в задачах идентификации. Раскрывается суть понятий «искусственный интеллект» и «нейронные сети».

В статье рассматриваются особенности искусственных нейронных сетей, раскрываются принципы работы нейросетевых моделей и нейронной сети, а также принципы построения на их основе гибридных нейронных сетей, позволяющих работать с неопределенностями.

В статье рассматриваются эффективность использования нейронных сетей для решения ряда практических задач. Автор статьи указывает на существующую проблему выбора оптимального количества нейронных элементов в скрытом слое, при которых ошибка обучения будет минимальна. Разработан и предложен алгоритм формирования оптимальной архитектуры многослойной нейронной сети.

В статье рассматривается прогнозирование временных рядов, которые определяются многофакторными, нелинейными, математическими моделями. Предлагается для этого использовать многослойные нейронные сети, так как это позволит избежать выбора модели, который требуется в классическом подходе к прогнозированию, что повысит эффективность прогнозирования временных рядов.

В статье предложен модифицированный алгоритм обучения многослойных нейронных сетей. Использование предложенного алгоритма позволит уменьшить влияние субъективного мнения, что в свою очередь повысит достоверность полученных результатов.

В статье рассматриваются: теория регуляризации, метод негладкой регуляризации, сглаживающие функционалы для подавления избыточных переменных и принципы их построения.

В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применения в здравоохранении машинного обучения.

В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применение в бизнесе машинного обучения и больших данных и их влияние при принятии решений.