Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Алгоритм зворотного розповсюдження помилки для навчання нейтронної мережі

Суть алгоритму зводиться до послідовного подання на вхід мережі еталонних значень (рис.3), визначення вихідного вектору мережі (прямий прохід), і корегування коефіцієнтів ваги для зв’язків нейронів на основі визначення різниці між еталонним значенням вихідного вектору та отриманим (зворотній прохід). Корегування відбувається на основі норми навчання та коефіцієнта інерції . Навчання мережі припиняється при досягненні збіжності між еталонним та отриманим значенням вихідного вектора для всіх еталонних прикладів.

При реалізації алгоритму норму навчання обрати на рівні 0.3, а коефіцієнт інерції 0.7. Значення кожного біту вихідного вектора визначати за формулою:

Послідовність кроків алгоритму:

1. Прочитати перший вхідний зразок(еталон) і встановити вихідний зразок, що йому відповідає; Converge = TRUE.
2. Задати значення для кожного з вхідних нейронів значення вхідного зразка.
3. Для елементів першого прихованого шару обчислити сумарний вхід та вихід ,
4. Повторити крок 3 для всіх наступних прихованих шарів та вихідного шару нейронів.
5. Якщо різниця між значенням виходу мережі і вихідним зразком не є допустимою, Converge = Converge& FALSE.
6. Для кожного вихідного елементу визначити його помилку
7. Для останнього прихованого шару визначити помилку кожного елемента
8. Повторити крок 7 для всіх інших шарів
9. Для всіх шарів перерахувати значення ваг кожного елемента ,

1. Якщо вхідний зразок був не останнім, прочитати наступний і перейти до кроку 2.
2. Якщо Converge == FALSE, перейти до кроку 1.
3. Кінець

Перелік позначень:

i, j, k – індекси;

-i-ий вхідний сигнал нейрону;

- ваговий коефіцієнт з’єднання i-го та j-го нейронів;

- сумарне вхідне значення нейрону j;

- вихідне значення нейрону j;

- функція активації;

- значення помилки для j-го нейрону;

- еталонне значення j-го нейрону зовнішнього шару;

- помилка для вагового коефіцієнта зв’язку між нейронами i та j на n кроці обчислень

- норма навчання;

- коефіцієнт інерції;

Converge – ознака припинення навчання.

Рис.4. Приклади для тестування нейронної мережі

В звіті представити:

1. Завдання: розпізнати символи, які складають прізвища студента.
2. Теоретичні відомості
3. Результати навчання
4. Результати розпізнавання
5. Текст програми
6. Висновки