Личный кабинет

Курсовая работаВысшая математика

Готовая работа №139601 от пользователя Жуковский Роман

Решение задач высшей математики при помощи нейронных сетей

Name: Решение задач высшей математики при помощи нейронных сетей
Price: 500.00 RUB

500 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 30

Год написания: 2025

Жуковский Роман

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Содержание 2
Введение 3
Теоретические основы нейронных сетей и их применение в математике 5
Общие сведения о нейронных сетях 5
Типы нейронных сетей и их особенности 6
Применение нейронных сетей для решения математических задач 7
Подробнее о математических нейросетях 8
Примеры неправильных решений 9
Методика взаимодействия с нейронной сетью 12
Подача запросов с математическими формулами 12
Методика подачи запросов нейросети 13
Тестирование нейронной сети на задачах высшей математики 13
Составление брошюры 20
Заключение 22
Список литературы 23
Приложения: 24

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Стремительное технологическое развитие, особенно в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, становится неотъемлемой чертой современности. Как отмечают Генварева и Марченкова, нейронные сети могут стать эффективным инструментом для преодоления этих ограничений [1] Среди передовых инструментов этого прогресса искусственные нейронные сети находят все более широкое применение в самых разных областях – от медицины до бизнес-аналитики. Поскольку математика служит фундаментом для множества научных и инженерных дисциплин, логично ожидать, что использование нейронных сетей открывает здесь новые перспективы для решения сложных проблем. Традиционные подходы к задачам высшей математики, основанные на аналитических методах и численных алгоритмах, часто сталкиваются с ограничениями при работе с возрастающей сложностью задач и огромными массивами данных. В этой связи нейронные сети представляют собой перспективный альтернативный подход, предлагающий потенциал для создания более гибких и масштабируемых решений, что и определяет актуальность настоящего исследования.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

Теоретические основы нейронных сетей и их применение в математике
Общие сведения о нейронных сетях
Разбираясь с нейронными сетями, мы видим их как вычислительные системы, созданные по подобию биологического мозга. Главная их фишка – улавливать сложные связи между тем, что в них вводят и что получают на выходе. Зародилась эта идея еще в 1943 году, когда Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс придумали первую математическую модель нейрона. Эта модель, по сути, и стала толчком для всего ИИ, включая обучение и архитектуры, которыми пользуются сейчас. Позже, в 1972-м, Кохонен и Андерсон (независимо друг от друга) предложили уже конкретную сеть – линейный ассоциатор [2].
Работает это так: нейроны, объединенные в слои, обрабатывают данные шаг за шагом. Каждый нейрон берет входные сигналы, умножает их на "веса" (это как коэффициенты важности), суммирует, а потом пропускает через специальную "активационную" функцию – чтобы добавить нелинейности. Как верно подметил Заенцев, «работа сети состоит в преобразовании входных сигналов во времени... и формировании выходных воздействий» [3]. Именно обучение, например, методом обратного распространения ошибки, позволяет сети настраивать эти самые веса и учиться на данных.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Генварева Ю.А., Марченкова Н.Г. Использование нейросетей в преподавании высшей математики в техническом вузе // Издательский дом «Среда». — [б. г.]. — [б. м.]. — [б. и.].
2. Ерофеева В. А. Обзор теории интеллектуального анализа данных на базе нейронных сетей // [б. и.]. — 2015. — [б. с.].
3. Заенцев И. В. Нейронные сети: основные модели: учебное пособие к курсу "Нейронные сети" для студентов 5 курса магистратуры к. электроники физического ф-та Воронежского государственного университета / И. В. Заенцев. — Воронеж: [б. и.], 1999. — [б. с.].
4. Потапов И.В. Математические модели и методы оптимизации функциональной надежности искусственных нейронных сетей: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. — Томск, 2004. — [б. с.].
5. Приложение математики в экономических и технических исследованиях: сб. науч. тр. всерос. науч.-практ. конф. / под общ. ред. В.С. Мхитаряна. — Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2017. — 215 с.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Решение задач высшей математики при помощи нейронных сетей

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net