Лабораторная работа, РГР по предмету Проектирование интеллектуальных систем

Содержание:Введение:Заключение:Фрагмент текста работы:Ознакомилисьс содержимым файлов Лекция 2. Устройствонейронных сетей.pptx и Лекция 5.Нейронные сети для обработки текстов.pptx. 2.Ознакомились с содержимым файла NumPy.pdf. 3.Рассмотрели пример ноутбука Colab для создания сети LSTM и определениятональности текстов var match =...

Содержание:Введение:Заключение:согласно заданию наработу была проведена реализация нейронной сети в виде полносвязной (имеетсяввиду полный набор связей нейронов каждой пары соседних слоев между собой).Установлено, что эффективность решений такой сети при решении задачи бинарнойклассификации является достаточно низкой, и растет незначительно при...

Содержание:Введение:Заключение:таким образом, на данной лабораторной работе изучилинейронные сети прямого распространения сигнала и их применение для задачираспознавания визуальных образов. Соответствующая программа написана на языке Python ипротестирована в среде GoogleColab,предназначенной для обучения и удобной для решения совместных...

Содержание:Введение:Заключение:такимобразом, на лабораторной работе изучили сверточные (конволюционные) нейронныесети, применяемые для распознавания достаточно сложных (цветных) изображений.Сеть реализована на языке Pythonвсреде GoogleColab иработает на основе известного дата-сета CIFAR-10. Результаты работы показали, чтос увеличением числа эпох...