Mạng thần kinh nhân tạo cho phân lớp màu sắc part 1 pot

... = a 1 và a 1 = 1 + 2 - a 2 . Nếu y 1 > y 2 và a 1 < a 2 thì loại trừ miền [ 1 ,a 1 ], cụ thể, 1 = a 1 và a 1 = 1 + 2 - a 1 . 7. Chuyển tới bớc ba . Bài tập 12 .1 Lập ... row,col,button; float m[]={3.3600, 1. 260274, 0.663 317 , -1. 029762, - 61. 75, 0.384, -0.875}; float c[]={-0.785880, -0.0866 71, 0 .11 211 6, 0.675 911 , 20.89575, 0.20 512...

Ngày tải lên: 02/04/2014, 00:17

... 24 3 .1 Giới thiệu tổng quan mạng thần kinh nhân tạo 24 27 Hình 3.3: Mô hình tế bào thần kinh nhân tạo Những kết nối đầu vào Trong mạng thần kinh nhân tạo, một tế bào thần kinh được ... 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 CPI năm 2 011 (%) ii 3 .1. 1 Tế bào thần kinh nhân tạo 26 3 .1. 2 Cấu trúc của một ANN 28 3 .1. 3 Quá trình xử lý thông...

Ngày tải lên: 25/12/2013, 10:41

... toán hc, hàm logistic được định nghĩa như sau: 1 y 1 1 j z e   (1) Với z = w ij Chàûn dæåïi Chàûn trãn 0.5 f(x) 1 0 -15 -10 -5 15 105 Hình 3 : Hàm logistic 2.2. Sự chuẩn hóa dữ ... như nhau. Một mạng lan truyền tiến của ANNs có một lớp nhp (lớp input), một lớp xuất (lớp output) và một hoặc nhiều lớp ẩn ở giữa lớp nhp và lớp xuất. Mỗi neuron trong một...

Ngày tải lên: 10/07/2014, 08:20

... của Mạng thần kinh nhân tạo 9 2 .1. 1. Nơ-ron sinh học 9 2 .1. 2. Nơ-ron nhân tạo 11 2 .1. 3. Mạng thần kinh nhân tạo 13 2.2. Các dạng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo 14 2.2 .1. Mạng thần kinh truyền ... thẳng 14 2.2 .1. 1. Mạng thần kinh truyền thẳng đơn giản nhất 14 2.2 .1. 2. Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp 15 2.2 .1. 3...

Ngày tải lên: 22/09/2012, 16:55

... chuẩn Ơclit thông thờng. xe=[xe 1 , xen] T l điểm cân bằng ổn định ton cục của hệ. . = = k } { } { = 1 1 min ,1 1 max ,1 1 { } => 1 min d ,1 i n 0 + = ++ e cW u x { } = ... hình cấu tạo v hoạt động truyền tín hiệu của mạng thần kinh đơn giản, đa đến phơng trình vi phân dạng (1) , từ đó chứng minh định lý về tính ổn định tuyệt đối của (1) . 2 .1....

Ngày tải lên: 28/08/2013, 10:23

... ứng dụng mô  hình ANN để dự báo giá chứng  khoán trên TTCK  VN nhằm chứng minh cho mục  tiêu nghiên cứu.  1. 2.  Mô hình mạng thần kinh nhân tạo ­ ANN  1. 2 .1.   Mạng thần kinh nhân tạo và các đặc điểm cơ bản của bộ não  Não người là một máy tính phức tạp nhất mà chúng ta biết đến. Để hiểu một cách rõ  hơn về bộ não, nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng mô phỏng bản sao nhiều khả năng  của bộ ...

Ngày tải lên: 12/09/2013, 16:20

... a 1H a N2 y 1 y 2 y H b 0 b 11 b 21 b 1K b H1 b 2k u 1 u 2 u H v 1 v K z 1 z K t 1 t K g(u j ) g(v k ) Đầu vào Lớp ... dự báo bao gồm cả 314 trạm trên Việt Nam sau đó tách ra làm 3 chuỗi gồm 15 9 trạm trên Bắc Bộ (19 .5-24 độ Bắc, 10 0 -11 0 độ Đông), 95 trạm trên Trung Bộ (12 -19 .5 độ Bắc, 10 0 -11 0...

Ngày tải lên: 20/06/2014, 00:20

... thường gặp 4 1. 2 MẠNG NEURAL NHÂN TẠO 4 1. 2 .1 Mạng Neural sinh học 5 1. 2.2 Mạng Neural nhân tạo 6 1. 3 PPHƯƠNG PHÁP K LÁNG GIỀNG GẦN NHẤT 10 1. 3 .1 Thuật toán k láng giềng gần nhất là gì? 10 1. 3.2 Thuật ... loài 33 MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN PHÂN LỚP VÀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN 3 1. 1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN PHÂN LỚP 3 1. 1 .1 Mẫu (pattern/sample) 3 1. 1....

Ngày tải lên: 13/07/2014, 17:07

... mạng nơ-ron nhân tạo, khả năng và các nguyên tắc để ứng dụng thành công mạng nơ-ron nhân tạo trong thực tế. Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo vào lớp bài toán dự đoán và phân loại. Xây ... QUAN VỀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO 1. 1 Giới thiệu 1. 2 Các thành phần chính của mạng nơ-ron 1. 2 .1 Mô hình tính toán của nơ-ron(Đơn vị xử lý) 1. 2.2 Hàm kết hợp(Summation...

Ngày tải lên: 31/12/2013, 09:23