Нейросети. Типы нейронных сетей и области их применения. Методы обучения нейросетей и проблемные вопросы обучения»

Наш проект представляет собой разработку нейронной сети для распознавания образов на изображениях. Мы используем сверточные нейронные сети, так как они хорошо подходят для анализа визуальных данных. Для обучения сети мы используем набор данных изображений с размеченными классами. Мы применяем метод обратного распространения ошибки для обучения сети, оптимизируя веса нейронов. Однако, в процессе обучения возникают проблемы, такие как переобучение и недообучение, которые требуют дополнительной настройки гиперпараметров. Наша цель - создать эффективную модель для точного распознавания объектов на изображениях.

Название: «Нейросети. Типы нейронных сетей и области их применения. Методы обучения нейросетей и проблемные вопросы обучения»

Тип: Отчет по практике

Объект исследования: Нейронные сети

Предмет исследования: Типы нейронных сетей, области их применения, методы обучения и проблемные вопросы

Методы исследования: Литературный обзор, анализ данных, эксперименты

Научная новизна: Обзор современных методов обучения нейросетей и выявление актуальных проблем в этой области

Цель проекта: Изучить различные типы нейронных сетей, их применение в различных областях и методы обучения для повышения эффективности работы нейросетей

Проблема: Недостаточное понимание методов обучения нейросетей и возможных проблем, которые могут возникнуть в процессе их использования

Целевая аудитория: Студенты, исследователи, специалисты в области искусственного интеллекта

Задачи проекта:
1. Изучить различные типы нейронных сетей
2. Исследовать области применения нейросетей
3. Изучить методы обучения нейросетей
4. Выявить проблемные вопросы обучения нейросетей