0
  1. Trang chủ >
  2. Công Nghệ Thông Tin >
  3. Kỹ thuật lập trình >

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 3 docx

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 3 docx

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 3 docx

... W 23 W24W 32 W 33 W 34 W45W42 W 43 W52 W 53 W44W 32 WWW 33 34 35 W W42 43 W WA,44 45Weight matrix: 5th row, 5th column~W55W45W 35 W25W15W54W44W 34 W24^14W 53 W 43 W 33 W 23 W ,3 ^52W42W 32 W22WKWS\W41W 3\ tv21^11Figure ... 13 14 15"22 ^ 23 ^24 W25W 32 ^33 ^34 ^35 ^42 W 43 W44 W45W52 W 53 W54 W55Weight matrix: 2nd row, left columnW W W W51 52 53 45 5JW W W W22 23 24 25w12W 13 W 35 W22 ... units (33 6000 + 33 6000/4 + 33 6000) and 50 billion connections. As we have mentioned in earlier chapters,simulating a network containing a large number of units and a vast number74Adaline and...
  • 41
  • 333
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 1 ppt

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 1 ppt

... Spatiotemporal Networks (STNS) 34 5Contents xiii9 .3 The Sequential Competitive Avalanche Field 35 59.4 Applications of STNS 36 39.5 STN Simulation 36 4Bibliography 37 1Chapter 10The Neocognitron 37 310.1 ... Description 2 93 8.2 ART1 2988 .3 ART2 31 68.4 The ART1 Simulator 32 78.5 ART2 Simulation 33 6Bibliography 33 8Chapter 9Spatiotemporal Pattern Classification 34 79.7 The Formal Avalanche 34 29.2 ... Architecture 37 610.2 Neocognitron Data Processing 38 110 .3 Performance of the Neocognitron 38 910.4 Addition of Lateral Inhibition and Feedback to theNeocognitron 39 0Bibliography 39 34 Introduction...
  • 42
  • 314
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 2 pptx

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 2 pptx

... Eckmiller and Christoph v. d. Malsburg, editors. Neural Computers.NATO ASI Series F: Computer and Systems Sciences. Springer-Verlag,Berlin, 1988.[8] Stephen Grossberg, editor. Neural Networks and ... removal of a random noise from aconstant signal. The constant signal level is C = 3, and the random noisesignal has a constant power, (r2) — n — 0.025. Assume that the random noiseis ... filter. Widrow and Stearns [9] suggest sampling theincoming signal at a rate of 8 KHz and using 128 weight values.2 .3. 2 Other Applications Rather than go into the details of the many applications...
  • 41
  • 336
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 4 ppt

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 4 ppt

... to the y layer, and update thevalues on the y-layer units. We shall see how this propagation is doneshortly. 3 3. Propagate the updated y information back to the x layer and update theunits ... the momentum term discussed in Section 3. 4 .3. Specifically, alpha is the momentum parameter, and delta refers to theweight change values; see Eq. (3. 24).procedure adjust_weights (NET:BPN){update ... zero. 3. Compute the product of the first output connection weight and the errorprovided by the unit in the upper layer.4. Add that product to the cumulative error.5. Repeat steps 3 and 4...
  • 41
  • 241
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 5 pdf

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 5 pdf

... Hopfield and David W. Tank. Computing with neural circuits: Amodel. Science, 233 :625- 633 , August 1986.[8] Bart Kosko. Adaptive bidirectional associative memories. Applied Optics,26( 23) :4947-4960, ... haveuXi(t + 1) = uxitt) + &uxt (4 .33 ) and vxt = 9Xr(uXi) = ^(l + tanh(Awxi)) (4 .34 )If we substitute TXI.YJ from Eq. (4 .30 ) into Eq. (4 .31 ), and define the externalinputs as Ixi ... A£, we can writeNA(4 .31 )Then, we can iteratively update the Uj values according to(4 .32 )CHAPTERSimulated AnnealingThe neural networks discussed in Chapters 2, 3, and 4 relied on the minimiza-tion...
  • 41
  • 319
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 6 potx

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 6 potx

... Cambridge,MA, pages 614- 634 , 1988. Reprinted from IEEE Transactions of PatternAnalysis and Machine Intelligence PAMI-6: 721-741, 1984. [3] G. E. Hinton and T. J. Sejnowski. Learning and relearning ... Learning in parallel networks. Byte, 10(4):265-2 73, April 1985.[5] S. Kirkpatrick, Jr., C. D. Gelatt, and M. P. Vecchi. Optimization by sim-ulated annealing. In James A. Anderson and Edward Rosenfeld, ... 9:147-169, 1985.[2] Stuart Geman and Donald Geman. Stochastic relaxation, Gibbs distribu-tions, and the Bayesian restoration of images. In James A. Anderson and Edward Rosenfeld, editors, Neurocomputing....
  • 41
  • 275
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 7 pot

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 7 pot

... and 12 different input vectors are used to train thenetwork. These 12 vectors represent images of the shuttle at 30 -degree incre-ments (0°, 30 °, , 33 0°). Since there are 12 categories and ... (0,1) (0,2) (0 ,3) (0,4)o op o o opleoe -0+o o o cfpGo o o (§)peo o o o ow,f(c)(1,0)KTO O O O(2 ,3) *,-Q-Q- 0-0 O (3, 3)w-OQ €>KD OO O O O OFigure 7 .3 (continued) ... television monitor, and robot all interfaceto a desktop computer that simulates the neural network and houses a videoframe-grabber board. The architecture is an example of how a neural networkcan...
  • 41
  • 272
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 8 ppsx

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 8 ppsx

... 0.756 0.756 0.756For F2,00010000010 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 90 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 90 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 90 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9If we return to the superset vector, ... looks like000100 0 0.75 0 0.750 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 90 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 90 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 90 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9 0 .32 9Now let's see what happens when ... S = (0,0,0,1,0)'. 3. Propagating this output vector to F2, the net inputs to all F2 units will beidentical:Then, T = (0 .32 9,0 .32 9,0 .32 9,0 .32 9,0 .32 9,0 .32 9)'.4. Since all...
  • 41
  • 343
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 9 pptx

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 9 pptx

... 2.0 63 7.220 0.000 5.157 4.126 \2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 \ 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 2. 236 / 32 4 ... following equations:w, = Ii+ aui (8 .33 )Xl = e +L\\ (8' 34 )vt = /(I*) + bf(qt) (8 .35 )(8 .36 )(yi)zn (8 .37 )qt = —p-77 (8 .38 )e + IIPlIWe shall discuss the orienting ... (0.205,0.718,0.1 03, 0.5 13, 0.410)'v = (0.205,0.718,0.000,0.5 13, 0.410)'u = (0.206,0.722,0.000,0.516,0.4 13) 'p = (0.206,0.722,0.000,0.516,0.4 13) 'q = (0.206,0.722,0.000,0.516,0.4 13) 'The...
  • 41
  • 338
  • 0
neural networks algorithms applications and programming techniques phần 10 potx

neural networks algorithms applications and programming techniques phần 10 potx

... 2 63 visual (striate), 37 3layer IV, 37 5layer III, 37 5layer II, 37 5cost function, 148Cottrell, G. W., 124Counterpropagation network (CPN), 2 13- 262,264, 265, 2 73, 286, 294, 33 1, 34 3, 37 0architecture ... 182, 184Grajski, Kamil, 37 1grandmother cell, 37 5Grossberg, Stephen, 228, 230 , 232 , 248, 262,292, 2 93, 297, 299, 31 6, 33 7, 34 2Hammingdistance, 128, 129, 133 hypercube, 128, 129, 148, ... this promisingarchitecture. 39 8Indexdifferential, 35 9, 36 1learning, 8, 15, 220, 232 , 38 7Hecht-Nielsen, Robert, 41, 124, 2 13, 262, 37 1Heinemann, Karl G., 38 9, 39 3hidden units, 5hill climbing,...
  • 41
  • 289
  • 0

Xem thêm

Từ khóa: Nghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thốngNghiên cứu sự hình thành lớp bảo vệ và khả năng chống ăn mòn của thép bền thời tiết trong điều kiện khí hậu nhiệt đới việt namNghiên cứu tổ chức pha chế, đánh giá chất lượng thuốc tiêm truyền trong điều kiện dã ngoạiNghiên cứu tổ hợp chất chỉ điểm sinh học vWF, VCAM 1, MCP 1, d dimer trong chẩn đoán và tiên lượng nhồi máu não cấpMột số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTPNghiên cứu tổ chức chạy tàu hàng cố định theo thời gian trên đường sắt việt namđề thi thử THPTQG 2019 toán THPT chuyên thái bình lần 2 có lời giảiBiện pháp quản lý hoạt động dạy hát xoan trong trường trung học cơ sở huyện lâm thao, phú thọGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitQuản lý hoạt động học tập của học sinh theo hướng phát triển kỹ năng học tập hợp tác tại các trường phổ thông dân tộc bán trú huyện ba chẽ, tỉnh quảng ninhTrả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Phát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên vịnh hạ longNghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chếNghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúngNguyên tắc phân hóa trách nhiệm hình sự đối với người dưới 18 tuổi phạm tội trong pháp luật hình sự Việt Nam (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtĐổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt namTÁI CHẾ NHỰA VÀ QUẢN LÝ CHẤT THẢI Ở HOA KỲ