Содержание
- 2. Примеры сетей Искусственная нейронная сеть
- 3. Преимущества нейронных сетей Предлагают стандартные способы решения многих нестандартных задач. Явное описание модели заменяется созданием «образовательной
- 4. Области применения Распознавание образов Оценка кредитного риска Прогнозирование финансовых потоков и объемов продаж Маркетинговые исследования Медицинская
- 5. Пример применения: прогнозирование цен на нефть Временной ряд имеет значительную хаотическую составляющую, что не позволяет выделить
- 6. Пример применения: результаты прогнозирования Построен прогноз на 30 дней вперед по 90 предыдущим наблюдениям Максимальная ошибка
- 7. STATISTICA Neural Networks Программный пакет для создания и обучения нейронных сетей и работы с нейросетевыми моделями
- 8. STATISTICA Neural Networks Исключительная простота в работе Советник по конструированию сети Мастер решения задач Богатые средства
- 9. STATISTICA Neural Networks: работа с данными Структура таблиц исходных данных: числовые и номинальные переменные; входные и
- 10. STATISTICA Neural Networks: построение сетей Создание и сохранение наборов сетей. Выбор типа сети: многослойные персептроны (MLP);
- 11. STATISTICA Neural Networks: обучение сетей Большой выбор алгоритмов обучения: обратное распространение ошибки; спуск по сопряженным градиентам;
- 12. STATISTICA Neural Networks: работа с сетью Оценки качества обучения и работы сети: статистики регрессии; статистики классификации;
- 13. STATISTICA Neural Network: дополнительные функции Генетический алгоритм отбора входных данных Нелинейное понижение размерности Регуляризация весов по
- 15. Скачать презентацию