Wyniki wyszukiwana dla hasla Sieci CP str056 Sieci CP str010 ID 2.1. Dzieje badań nad sieciami neuronowymi sieci neuronowych. Wynikało to po częśSieci CP str016 16 2.3. Aktualne kierunki badań i zastosowań sieci neuronowych raz doskonalszych modSieci CP str017 17 Rozdział 2. Historia powstania i kierunki rozwoju sieci neuronowych 2. &nbsSieci CP str018 18 2.4. Ogólne właściwości sieci neuronowych i dużą skuteczność. 6. Optymalizacja. SSieci CP str019 19 Rozdział 2. Historia powstania i kierunki rozwoju sieci neuronowych Jedną z ważniSieci CP str021 21 Rozdział 2. Historia, powstania i kierunki rozwoju sieci neuronowych użyteczny prSieci CP str022 22 2.5. Narzędzia realizacji sieci neuronowych ExploreNet — pakiet programów modelujSieci CP str023 nozaziai z. nisiona powstania i KirrtwKi rozwoju siec/ neurouowycn N-NBT — ZintegrowSieci CP str024 24 2.5. Narzędzia realizacji sieci neuronowych Delta Applications Iuterface 1016 — 1Sieci CP str025 IWWMiai 4. nisujna i ruciuuni ruzwwjti »irxi jłcuiuuurt^tu 40Sieci CP str028 28 3.1. Neurony przy czyni współczynniki w,-, nazywane wagami synaptycznymi, mogą poSieci CP str029 29 Rozdział X. Liniowe sieci neuronowe że neuron rozpoznaje1 sygnały wejściowe, wyróSieci CP str030 :jo 3.3. Uczenie pojedynczego neuronu ty* ,A.0) ...0) . w w (V w, ws . . Wn wSieci CP str031 31 Rozdział 3. Liniowe sieci neuronowe jest aprioryczne ustalenie wektora W lub maciSieci CP str032 32 3.3. Uczenie pojedynczego neuronu skorygowanie wektora wag W, by neuron lepiej reSieci CP str035 35 Rozdział 3. Liniowe sieci neuronowe albo prościej „<>> = —_— v ||XO)||2 Sieci CP str036 36 Uczenie sieci elementów liniowychty t* ty* ...IV ...(V ...WSieci CP str038 38 3.7. Warianty metod uczenia i samouczenia uczy się w ten sposób rozróżniać nadchoSieci CP str039 39 Rozdział 3. Liniowe siwi neuronowe mu taką strategię uczenia, by zapamięta] i potSieci CP str044 AA Uczenie forsowaniem do postaci macierzowej:w^+,) = wjJ) + >/zfj] [x0)]T Efekt Wybierz strone: [
3 ] [
5 ]
