Tematy projektów1

Tematy projektów1



lilii Pr°jektÓW Z prZedmiotu -Sztuczna inteligencja" w roku ak.

1.    Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu (leambp) uczącą się rozpoznawanie jakości wina

http://archive.ics.uci.edu mlrdatasets Wine-KJualii\ fete-Lelc.

2.    Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu z przyśpieszeniem metodą momentum (learabpm) uczącą się rozpoznawanie jakości wina http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine-t-Quality

fllelćSo.rvdrft. 6>on.fckct.

3.    Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu z przyśpieszeniem metodą adaptacyjnego współczy nnika uczenia (trainbpa) uczącą się rozpoznawanie jakości wina http:/,archive.ics.uci.edu ml'datasets/Wine+Quality

4.    Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu z przyśpieszeniem metodą adaptacyjnego współczynnika uczenia i metodą momentum (trainbpx) uczącą się rozpoznawanie jakości wina http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine-t-Quality

£>A*TDS2

5.    Zrealizować radialną sieć neuronową uczącą się rozpoznawanie jakości wina

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality

6.    Zrealizować sieć neuronową LVQ uczącą się rozpoznawanie jakości wina

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine-t-Quality

Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu (learnbp) uczącą się diagnozowania cukrzycy

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima-t-Indians-t-Diabetes

8. Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu z

przyśpieszeniem metodą momentum (leambpm) uczącą się diagnozowania cukrzycy http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima-t-Indians-t-Diabetes

9. Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu z przyśpieszeniem metodą adaptacyjnego współczynnika uczenia (trainbpa) uczącą się diagnozowania cukrzycy http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima-t-lndians-t-Diabetes

10. Zrealizować sieć neuronową uczoną algorytmem wstecznej propagacji błędu z przyspieszeniem metodą adaptacyjnego współczynnika uczenia i metodą momentum

1


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Tematyka seminarium magisterskiego dla studentów kierunku Finanse i Rachunkowość w roku ak.
Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji1.2.3. Projekty amerykańskie. Najsilniejsze ośrodki naukowe
Nazwa przedmiotu: ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Kod: 1100-SI0LII Forma przedmiotu: 30 godzin
Organizacja prowadzenia i program przedmiotu Metody sztucznej inteligencji - technologie rozmyte i
Informatyka i Ekonometria, st. 2, 2009/2010Metody sztucznej inteligencji TYP PRZEDMIOTU: DODATKOWY
Informatyka - studia inżynierskie Narzędzia sztucznej inteligencji NAI Z 6 Przedmiot
f    asady Zaliczenia Przedmiotu 10. Tematy projektów laboratoryjnych (realizowanych
KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU przedmiot:. Bazy wiedzy i sztuczna inteligencja kod przedmiotu:

więcej podobnych podstron