Безопасность цифровых технологий

БЕЗОПАСНОСТЬ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

БЕЗОПАСНОСТЬ
ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

English | Русский

Последний выпуск
№1(112) январь - март 2024

Использование нейронных сетей для решения задачи слежения за объектом

Выпуск № 1 (83) Январь - Март 2016
Авторы:

А.А. ВОЕВОДА,
Д.О. РОМАННИКОВ
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/2307-6879-2016-1-20-25
Аннотация
В статье приводится пример решения задачи автоматического регулирования с помощью нейронной сети. Представленная сеть относится к нейронным сетям нелинейной авторегрессии с внешним входом (NARX). Было выполнено обучение сети на основании сгенерированных данных. Представлены исходные коды Matlab программ для генерации исходных данных и нейронной сети
Ключевые слова: программное обеспечение, нейронные сети, многослойный персептрон, регулирование, задача слежения, ТАУ, обучение нейронных сетей, Matlab

Список литературы
1. Bishop C. Pattern recognition and machine learning. – New York: Springer, 2007. – 738 p. – (Information science and statistics).

2. Richert W., Coelho L. Building machine learning systems with Python. – Birmingham: Packt Publ., 2013. – 290 p.

3. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. – 2nd ed. – New York: Springer, 2013. – 745 p. – (Springer series in statistics).

4. Lantz B. Machine learning with R. – Birmingham: Packt Publ., 2013. – 396 p.

5. Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A. Foundations of machine learning. – Cambridge, MA: MIT Press, 2012. – 432 p. – (Adaptive computation and machine learning series).

6. Conway D., White J.M. Machine learning for hackers. – Sebastopol, CA: O'Reilly, 2012. – 324 p.

7. Welcome to the Deep Learning tutorial [Electronic resource]. – URL: http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/ (accessed: 29.04.2016).

8. Haykin S. Neural networks: a comprehensive foundation. – New York: MacMillan Publ., 1994. – 1104 p.

 
Просмотров: 3830