Поиск по всему репозиторию:
Просмотр по автору "Головко, Владимир Адамович"
Отображаемые элементы 21-40 из 128
-
Интеллектуальные нейронные системы, проблеммы и исследования
(БПИ, 1996)Головко, В. А. Интеллектуальные нейронные системы, проблеммы и исследования / В. А. Головко // Материалы научно-технической конференции, посвященной 30-летию института : [тезисы докладов] : в 3 частях / Министерство образования и науки Республики Беларусь, Брестский политехнический институт ; редкол.: ...2021-06-14
-
Использование RAM-based сетей для детектирования графической метки
(БрГТУ, 2012)В данной работе рассмотрена задача распознавания графической метки ведущего робота в системе ведущий-ведомый роботы. Для решения задачи был разработан метод детектирования на основе RAM-based сетей, позволяющий по расположению метки узнать положение и дальность ведущего робота по графическому ...2019-08-29
-
Использование алгоритмов обучения однослойной сети для многослойных нейронных сетей прямого распространения
(БрГТУ, 2020)В работе рассматриваются различные подходы к выбору шага обучения нейронной сети прямого распространения, производится их сравнительный анализ с точки зрения сходимости алгоритма обучения с использованием метода наискорейшего спуска. Получены формулы для вычисления шага обучения и ограничения для их ...2021-02-12
-
Использование нейронных сетей для прогнозирования хаотических временных рядов
(БрГТУ, 2001)Рассмотрен простой подход к проблеме прогнозирования хаотических процессов с использованием аппарата искусственных нейронных сетей; Предложенный метод основан на переобучении нейронной сети для новой обучающей выборки, которая организуется путем добавления к исходному множеству обучения новых точек ...2020-06-17
-
Использование нейронных технологий для автономного управления мобильным роботом
(БрГТУ, 2000)Обучение автономного робота без учителя является одной из актуальных задач. Такой подход позволяет системе успешно взаимодействовать с окружающей средой и избегать столкновений с препятствиями. В статье рассматриваются общие принципы построения интеллектуальной системы для управления мобильным ...2020-05-13
-
Коллективное поведение агентов на основе подкрепляющего обучения
(БрГТУ, 2008)В данной работе рассмотрен подход к обучению в многоагентных системах на основе подкрепляющего обучения. Подкрепляющее обучение позволяет агенту обучаться только через взаимодействие с внешней средой. В многоагентных системах группа агентов стремится достигнуть общей цели. Поэтому требуется модификация ...2021-03-30
-
Коллективное поведение агрегатов на основе подкрепляющего обучения
(Московский инженерно-физический институт, 2009)Исследован многоагентный подход к решению интеллектуальных задач на основе подкрепляющего обучения. Модифицирован алгоритм подкрепляющего обучения для группы агентов, целью обучения является согласованное передвижение агентов в пространстве. В результате обучения сформировались интересные паттерны ...2023-11-16
-
Корпоративные сети Х.25
(БПИ, 1996)Головко, В. А. Корпоративные сети Х.25 / В. А. Головко, Д. Т. Базенков // Материалы научно-технической конференции, посвященной 30-летию института : [тезисы докладов] : в 3 частях / Министерство образования и науки Республики Беларусь, Брестский политехнический институт ; редкол.: П. П. Строкач (гл. ...2021-06-14
-
Матричный нейросетевой метод обучения многослойной сети с использованием адаптивного шага
(БрГТУ, 2003)Рассмотрена задача обучения многослойных гетерогенных нейронных сетей. Для их обучения предложен метод на основе послойной модификации синаптических связей в его матричной формулировке. Получены формулы для вычисления адаптивного шага.2021-03-26
-
Метод адаптивной инициализации нейроэлементов в алгоритмах обучения градиентных нейронных сетей
(БрГТУ, 2000)В статье предлагается методика адаптивного определения параметров инициализации нейроэлементов градиентных нейронных сетей, позволяющая снизить вероятность попадания целевой функции обучения в локальные минимумы на начальных стадиях обучения. Данная работа представляет собой дальнейшее развитие ...2020-05-11
-
Метод обучения многослойной нейронной сети
(БПИ, 1998)Головко, В. А. Метод обучения многослойной нейронной сети / В. А. Головко, А. П. Дунец, Д. Н. Левонюк // Новые технологии в машиностроении и вычислительной технике : труды X научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов : в 2 частях / Министерство ...2021-07-12
-
Метод обучения нейронной сети глубокого доверия и применение для визуализации данных
(Луцький національний технічний університет, 2015)В последнее время нейронные сети глубокого доверия являются горячо обсуждаемой темой в области машинного обучения благодаря своей возможности выполнять глубокое иерархическое представление входных данных. Так, первый слой сети может извлечь низкоуровневые признаки, второй слой – признаки более высокого ...2023-11-01
-
Метод обучения рециркуляционных нейронных сетей
(БрГТУ, 2000)В статье предлагается новый подход к обучению рециркуляционных сетей. Предлагаемый метод базируется на раздельном обучении различных слоев нейронной сети. Он называется методом послойного обучения.2020-05-13
-
Метод прогнозирования временных рядов на основе многослойного персептрона
(БрГТУ, 2013)Головко, В. А. Метод прогнозирования временных рядов на основе многослойного персептрона / В. А. Головко, М. В. Хацкевич, А. Л. Брич // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2013. – № 5. – С. 2–5.2019-08-28
-
Метод редуцирования нейросетевых моделей компьютерного зрения
(БГУ, 2022)В данной статье предлагается подход к редуцированию полносвязных нейронных сетей с помощью классического и модифицированного предобучения глубоких нейронных сетей. Авторами продемонстрировано, что данный подход позволяет существенно уменьшить количество параметров обучаемой нейронной сети практически ...2023-11-01
-
Методические указания по выполнению лабораторных работ по курсу "Интеллектуальные системы принятия решений" для студентов специальности 53 01 02. Часть 2
(БрГТУ, 2002)Методические указания предназначены для выполнения лабораторных работ по дисциплине "Интеллектуальные системы принятия решений" и содержат описания 7 лабораторных работ по изучению теоретических основ систем принятия решений, являются второй частью лабораторно-практического курса по изучению современных ...2022-06-23
-
Методические указания по выполнению лабораторных работ по курсу "Интеллектуальные системы принятия решений" для студентов специальности Т.10.01.00. Часть 1
(БрГТУ, 2001)Методические указания предназначены для выполнения лабораторно-практических работ по дисциплине "Интеллектуальные системы принятия решений" и содержат описания двух лабораторных работ по изучению теоретических основ систем принятия решений. Являются первой частью лабораторно-практического курса по ...2022-10-03
-
Методические указания по дипломному проектированию для студентов специальности 1–53 01 02 "Автоматизирванные системы обработки информации"
(БрГТУ, 2008)Методические указания предназначены для студентов специальности 1–53 01 02 «Автоматизированные системы обработки информации». Они содержат необходимые сведения о содержании, порядке выполнения и оформления дипломных проектов. Рассматриваются общие сведения о дипломном проектировании, включая организационные ...2022-07-08
-
Методы анализа хаотических процессов
(БрГТУ, 2001)Предложены два аспекта анализа хаотических временных рядов, а именно параметры вложения и наибольший показатель Ляпунова. Они необходимы для проведения фазовой реконструкции и идентификации хаотического поведения. В качестве первого аспекта оценивается взаимная информация для определения временной ...2020-06-17
-
Модификации алгоритмов обучения линейных нейронных сетей
(БрГТУ, 2000)В работе рассматривается линейная нейронная сеть, состоящая из n нейронных элементов распределительного слоя и m - выходного слоя. Получены выражения для определения адаптивного шага обучения нейронной сети в случае группового обучения, а также выражения для изменения весовых коэффициентов и порогов ...2020-05-11
