это быстро и бесплатно
Оформите заказ сейчас и получите скидку 100 руб.!
ID (номер) заказа
6100046
Ознакомительный фрагмент работы:
Введение
В современном мире искусственного интеллекта и машинного обучения особую актуальность приобретают методы и алгоритмы, позволяющие создавать эффективные нейронные сети. Среди множества подходов к обучению нейронных сетей особое место занимает алгоритм обратного распространения ошибки, который стал фундаментальным инструментом в области глубокого обучения.
Актуальность данной темы обусловлена тем, что алгоритм обратного распространения ошибки является одним из наиболее эффективных методов настройки параметров нейронной сети, позволяющим достигать высокой точности при решении сложных задач классификации, прогнозирования и распознавания образов. Этот метод лежит в основе работы большинства современных глубоких нейронных сетей и продолжает активно развиваться и совершенствоваться.
Целью данной работы является исследование принципов работы алгоритма обратного распространения ошибки и его роли в процессе обучения нейронных сетей. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Рассмотреть теоретические основы работы нейронных сетей.
2. Изучить математические принципы алгоритма обратного распространения ошибки.
3. Исследовать современные модификации алгоритма.
Список использованных источников
1. Вакуленко, С.А. Практический курс по нейронным сетям / С.А. Вакуленко, А.А. Жихарева. - СПб.: Логос, 2021. - 71 с.
2. Гафаров, Ф.М Искусственные нейронные сети и приложения: учебное пособие / Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов. - М.: ВЛАДОС, 2024. - 121 с.
3. Горелова, А.В. Алгоритм обратного распространения ошибки / А.В. Горелова, Т.В. Любимова // Наука и современность. - 2025. - № 2. - С. 112-118.
4. Попова, Ю.Б. Обучение искусственных нейронных сетей методом обратного распространения ошибки / Ю.Б. Попова, С.В. Яцынович // Информационные технологии в технических и социально-экономических системах. - 2023. - № 8. - С. 27-33.
5. Ростовцев, В.С. Искусственные нейронные сети: учебник / В.С. Ростовцев. - М.: Кнорус, 2024. - 208 с.
6. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. - М.: Вильямс, 2022. - 1104 с.
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников
Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Гарантируем возврат
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
К работе допускаются только проверенные специалисты с высшим образованием. Проверяем диплом на оценки «хорошо» и «отлично»
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн
Формирования культуры поведения детей 4-5 лет в игровой деятельности
Курсовая, Дошкольное образование и воспитание
Срок сдачи к 25 дек.
Итоги практики по теме последствия вейпинга в молодежной среде.
Отчет по практике, Социология
Срок сдачи к 15 дек.
Выполнить курсовой+ презентация. Организация кредитной работы. Р-00097
Курсовая, Экономика
Срок сдачи к 19 дек.
Расчетно-аналитическая работа по анализу компании ПИК
Другое, Экономический анализ
Срок сдачи к 21 дек.
Невмешательство во внутренние дела государств в международном праве
Презентация, Международное право
Срок сдачи к 16 дек.
1 задача и 1 теоритический вопрос
Контрольная, Пожарная безопасность технологических процессов
Срок сдачи к 14 янв.
Тема "формы воспроизводства основных фондов и оценка их эффективности
Курсовая, Экономика предприятия
Срок сдачи к 17 дек.
Тема реферата «Микроскопическое исследование проб фекалий животных при...
Реферат, гистология
Срок сдачи к 14 дек.
1 задача и 1 теоритический вопрос
Контрольная, Пожарная безопасность технологических процессов
Срок сдачи к 12 янв.
Заполните форму и узнайте цену на индивидуальную работу!