1. Trang chủ
  2. Luận Văn - Báo Cáo

Một số quy trình huấn luyện mạng nơron và ứng dụng xấp xỉ hàm số

96 2K 1
Một số quy trình huấn luyện mạng nơron và ứng dụng xấp xỉ hàm số

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

. mạng nơron bao gồm luyện tham số, luyện cấu trúc và ứng dụng vào một bài toán xấp xỉ hàm. chương 1 Giới thiệu mạng nơron nhân tạo 1.1. Giới thiệu mạng nơron nhân tạo Mạng nơron nhân tạược. HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ DƯƠNG THĂNG LONG MỘT SỐ QUY TRÌNH HUẤN LUYỆN MẠNG NƠRON VÀ ỨNG DỤNG XẤP XỈ HÀM SỐ LUẬN VĂN THẠC SỸ Người hướng dẫn: PGS.TSKH. Bùi Công. , Mạng nơron hồi quy có tiềạnh hơn mạng truyền tới và có thể ưa ra các ứng xử thời gian. 1.3- ứng dụng của mạng nơron nhân tạo Mạng nơron nhân tạược ứng dụng thành công và rộềực

Ngày đăng: 25/03/2015, 09:54

Xem thêm: Một số quy trình huấn luyện mạng nơron và ứng dụng xấp xỉ hàm số, Một số quy trình huấn luyện mạng nơron và ứng dụng xấp xỉ hàm số, chương 1 Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, 2- Kiến trúc mạng nơron nhân tạo, chương 2 đảm bảo toán học cho luyện mạng, 1- Các mặt hiệu suất và điểm tối ưu, chương 3 một số phương pháp huấn luyện mạng nơron, chương 4 xây dựng mạng nơron để xấp xỉ hàm phi tuyến

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • MỤC LỤC

  • LỜI MỞ ĐẦU

  • chương 1 Giới thiệu mạng nơron nhân tạo

  • 1.1. Giới thiệu mạng nơron nhân tạo

  • 1.1.1. Giới thiệu nơron sinh học

  • 1.1.2. Mô hình nơron một đầu vào

  • 1.1.3. Mô hình nơron nhiều đầu vào

  • 1.2- Kiến trúc mạng nơron nhân tạo

  • 1.2.1. Mô hình một lớp nơron (Layer)

  • 1.2.2. Mô hình nhiều lớp nơron (Multiple Layer)

  • 1.2.3. Mô hình mạng nơron có phản hồi (reccurent networks)

  • 1.3- ứng dụng của mạng nơron nhân tạo

  • 1.4- Một số vấn đề liên quan

  • 1.4.1. Đầu vào và đầu ra của mạng

  • 1.4.2. Tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra

  • 1.4.3. Ưu nhược điểm của mạng nơron

  • chương 2 đảm bảo toán học cho luyện mạng

  • 2.1- Các mặt hiệu suất và điểm tối ưu

  • 2.1.1. Chuỗi Taylor

  • 2.1.2. Trường hợp véctơ

Trích đoạn

Thuật toán lan truyền ngược

Học liên hợ p( associative learning)

Mô hình một lớp nơron cạnh tranh

Thuật toán huấn luyện mạng và loại bỏ dư thừa

Không gian trạng thái

Trạng thái kết thúc

Chiến lược tìm kiếm

Thử nghiệm đối với hàm F2

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan