Wyniki wyszukiwana dla hasla pn8 uczenietest
img046 4 fi ■1.10. Przyspieszanie procesu uczeniu momentu m): >00+1) _ + *h
img058 58 4.5. Uczenie nieliniowego neuronu Rozkładając funkcjonał błędu na elementy składowe związa
img059 59 Rozdział 4. Nieliniowe sieci neuronowe4.6 Uczenie sieci nieliniowej Opisany wyżej algorytm
img060 60 4.6. Uczenie sieci nieliniowej y(m = *SJ)- Jako ciekawostkę warto odnotować fakt, że takie
img062 62 4.7. Doltór parametrów uczenia sieci i przesyła swoje sygnały <lo neuronów wyjściowych
img064 64 4.7. Dobór parametrów uczenia sieci zywanym zadaniem rozpoznawania liter i cyfr — w refero
img070 70 5.6. Uczenie drugiej warstwy sieci CP Funkcja adaptująca t}2{k) dla małych k przyjmuje bar
img074 74 6. Metody aproksymacyjne procesu uczenia podczas pokazu obiektu xk o prz
img075 75 6.4. Metoda uczenia maszyny Należy zauważyć, że w procesie uczenia ulegają zmianie jedynie
img076 76 6.2. Uczenie sieci ART Jak wynika z przytoczonego opisu i z rysunku, neurony warstwy wejśc
img077 77 6.4. Metoda uczenia maszyny Rys. 6.7. Poprawka położenia linii granicznej spowodowana prze
img106 106 8.4. Uczenie sieci BAM i przykład jej działania8*4 Uczenie sieci BAM i przykład jej dział
img112 Rozdział 9Dynamika procesu uczenia sieci neuronowych W poprzednich rozdziałach prezentowane b
img113 113 Rozdział 9. Dynamika procesu uczenia sieci neuronowych Rozwiązanie ma ogólną postać W(f)
img114 114 czasie uczenia. Przy takim założeniu opisana metoda uczenia może być wygodna jako technik
img115 115 Rozdział 9. Dynamika procesu uczenia sieci neuronowych zjawisko jest znane w biologii pod
img116 116 oznaczającej uśrednioną po zbiorze wszystkich możliwych realizacji procesu uczenia wartoś
img117 117 Rozdział 9. Dynamika procesu uczenia sieci neuronowych Do tego samego wniosku można dojść
img119 119 Rozdział 9. Dynamika procesu uczenia sieci neuronowych albo — uwzględniając równanie opis
img185 Dodatek 2Dowód twierdzenia o zbieżności procesu uczenia dla aproksymacyjnej metody rozpoznawa
Wybierz strone: [
7
] [
9
]
