9358650771
Seci neuronowe
Dobór parametrów SN. Problemy.
Uczenie
Architektura
• wybór architektury
• liczba warstw
• liczba neuronów w każdej warstwie
• postaci funkcji przejścia
podział zbioru danych wielkość zbioru uczącego
wartość współczynników uczenia
początkowe wartości wag czas uczenia sieci
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
Seci neuronoweDwie fazy działania SN • faza treningowa (uczenia się) •
Seci neuronoweWybór architektury SN Różnorodność architektur SN, liczebność ich modyfikacji,
Seci neuronowePrzetwarzanie realizowane przez SN ■ klasyfikacja, realizowana przez
Seci neuronoweLiczba neuronów w warstwach SN • Warstwy wejściowa i wyjściowa
Seci neuronowe SN są częścią dziedziny Sztucznej Inteligencji Sztuczna Inteligencja (SI) zajmuje się
Seci neuronoweDwa sposoby tworzenia modelu problemu 1. Budowa modelu poprzez opis
Seci neuronowe Sztuczna Sieć Neuronowa (SN) jest systemem wzajemnie połączonych prostych elemen
Seci neuronoweWłaściwości SN • przetwarzanie równoległe, rozproszone •
Seci neuronowe Inspiracją do stworzenia SN była budowa mózgu ludzkiego
img039 4. ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA PARAMETRÓW4.1. Ogólny problem estymacji
Sieci CP str039 39 Rozdział 3. Liniowe siwi neuronowe mu taką strategię uczenia, by zapamięta] i pot
0190 Metody nauczania wg W . Okonia ■ podające - uczenie przez przyswajanie problemowe - uczenie
Specjalność Informatyka w Multimediach Hasła: głębokie uczenie architektura biometria sieci
□rum Młodych Architektów IARP Realia i problemy młodych architektów Wartość prac
Seci neuronoweFunkcje przejścia (aktywacji) neuronu tangens hiperboliczny logistyczna
Seci neuronoweGrupy algorytmów uczących • nadzorowane (z nauczycielem) •
więcej podobnych podstron