Essays.club - Получите бесплатные рефераты, курсовые работы и научные статьи
Поиск

Разработка экспертных систем на основе нейронных сетей

Автор:   •  Февраль 18, 2023  •  Курсовая работа  •  6,576 Слов (27 Страниц)  •  250 Просмотры

Страница 1 из 27

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ФГБОУ ВО «КубГУ»)

Факультет компьютерных технологий и прикладной математики Кафедра анализа данных и искусственного интеллекта

КУРСОВАЯ РАБОТА

РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ  СЕТЕЙ

Работу выполнил ___________________________________П.Л. Бандуровский (подпись)

Направление подготовки 09.03.03 Прикладная информатика Направленность (профиль) Прикладная информатика в экономике 

Научный руководитель

д-р. техн. наук, зав. каф., _______________________________ А.В. Коваленко (подпись)

Нормоконтролер

канд. физ.-мат. наук, доц. ______________________________ Г.В. Калайдина (подпись)

Краснодар

2022

2

РЕФЕРАТ

Курсовая работа 48с., 23 рис., 19 источников, 4 приложения.  СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОНАЯ СЕТЬ, ГЕНЕРАТИВНО СОСТЯЗАТЕЛЬНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, КЛАССИФИКАЦИЯ, KERAS,  PYTORCH, TANSERFLOW

Объектом исследования является разработка нейронных сетей с  помощью Python и библиотек Keras и PyTorch.

Цель работы: разработка экспертных систем на основе нейронных сетей,  а именно разработка нейронных сетей для таких задач как классификация и  генерация данных. 

В результате курсовой работы были изложены основные понятия,  связанные с данной темой и рассмотрены методы для создания различных  нейронных сетей. Были изучены основные принципы работы и созданы  нейронные сети с различными архитектурами с использованием библиотек  Keras и PyTorch.

3

СОДЕРЖАНИЕ

Введение .................................................................................................................. 5 1 Теоретический анализ нейронных сетей........................................................... 7

1.1 Методы обучения нейронных сетей............................................................ 8 1.2 Типы задач, которые решают нейросети .................................................. 12

2 Основные программные средства реализации нейронных сетей ................. 13

2.1 Язык программирования Python ................................................................ 13  2.1.1 Основные библиотеки............................................................................ 13 2.2 Рабочая среда............................................................................................... 15 2.3 Обучающая выборка ................................................................................... 15 2.4 Архитектуры нейронных сетей.................................................................. 17 2.5 Генеративно-состязательные нейросети................................................... 18 2.6 Сверточные нейронные сети...................................................................... 19 2.7 Активационные функции ........................................................................... 20 2.8 Dropout ......................................................................................................... 22 2.9 Алгоритм оптимизации Адам .................................................................... 23

3 Разработка классифицирующей, генерирующей и регрессионной  нейронных сетей................................................................................................... 25

3.1 Нейронная сеть «Meteo»............................................................................. 25 3.2 Нейронная сеть «Discernmentor» ............................................................... 27  3.2.1 Первая версия ......................................................................................... 28  3.2.2 Вторая версия ......................................................................................... 30 3.3 Нейронная сеть «Creator»........................................................................... 32

Заключение............................................................................................................ 37 Список используемых источников ..................................................................... 39 Приложение А Код нейросети «Meteo» ............................................................. 41

4

Приложение Б Код первой версии нейросети «Discernmentor»....................... 42 Приложение В Код второй версии нейросети «Discernmentor»....................... 44 Приложение Г Код нейросети «Creator» ............................................................ 46

...

Скачать:   txt (82.7 Kb)   pdf (306.6 Kb)   docx (609.4 Kb)  
Продолжить читать еще 26 страниц(ы) »
Доступно только на Essays.club