Курсовая Исследование нейросетевых методов оценки кредитоспособности заемщиков. Учебная работа № 179294

Учебная работа № 179294. Курсовая Исследование нейросетевых методов оценки кредитоспособности заемщиков

Выдержка из подобной работы

…….

Нейросетевые методы распознавания изображений

….. из них
характеристик (в первом случае извлечение ключевых характеристик
происходит неявно внутри сети),
решение оптимизационных задач.
Архитектура искусственных НС имеет некоторое сходство с естественными
нейронными сетями. НС, предназначенные для решения различных задач, могут
существенно различаться алгоритмами функционирования, но их главные свойства
следующие [1-3].
НС состоит из элементов, называемых формальными нейронами, которые сами по
себе очень просты и связаны с другими нейронами. Каждый нейрон преобразует
набор сигналов, поступающих к нему на вход в выходной сигнал. Именно связи
между нейронами, кодируемые весами, играют ключевую роль. Одно из преимуществ
НС (а так же недостаток при реализации их на последовательной архитектуре) это
то, что все элементы могут функционировать параллельно, тем самым существенно
повышая эффективность решения задачи, особенно в обработке изображений. Кроме
того, что НС позволяют эффективно решать многие задачи, они предоставляют
мощные гибкие и универсальные механизмы обучения, что является их главным
преимуществом перед другими методами [4,5] (вероятностные методы, линейные
разделители, решающие деревья и т.п.). Обучение избавляет от необходимости
выбирать ключевые признаки, их значимость и отношения между признаками. Но тем
не менее выбор исходного представления входных данных (вектор в n-м…