documente similare
Studierea arhitecturii rețelelor neuronale artificiale, metodele de grafica lor sub formă de scheme funcționale și structurale și software-ul de prezentare sub formă de rețea de clasă specială. Neocognitron și recunoașterea de model invariant.
Esența conceptului de grupare, scopul său, sarcini, algoritmi; utilizarea rețelelor neuronale artificiale pentru gruparea datelor. retea Kohonen, retele neuronale auto-organizare: structura, arhitectura; modelarea clustering a datelor în MATLAB NNT.
ratingurile de credit ale persoanelor fizice model în băncile din România. rețele neuronale ca metodă de rezolvare a problemei clasificării. Descrierea Caracteristici program 8 STATISTICA Neural Networks. Caracteristicile generale ale principalelor etape ale modelării rețelei neuronale.
Istoricul Network File System. export comună opțiune director ierarhie. Descriere protocolul NFS cu directorul de la distanță pentru a monta. Montarea fișierelor de sistem de rețea mount sistem de fișiere de comandă. Configurarea, schimbul de date între client și server.
Soluție prognoză Pretul problemelor de pe stoc „combustibil“ timp de 5 zile, construirea prognoza pentru variabila „LOW“. Lucrări în modulul „rețele neuronale“, numirea filele și caracteristicile lor. Construirea de sistem de „programatori set“ deducție fuzzy.
Caracteristicile modelelor de învățare. Informații generale despre neuron. rețele neuronale artificiale, perceptron. problema XOR și soluțiile sale. Înapoi rețele neuronale de propagare. Pregătirea datelor de intrare și de ieșire. Hopfield rețele neuronale și Hamming.
Crearea și editarea bazei de date tabel de „Student“, împărtășind tabelul Wizard Masters și tabelul Designer, folosind template-uri tematice gata făcute. Descrierea etapelor de lucru în aceste programe.
Posibilitatea de software de simulare rețele neuronale. Tipuri de rețele neuronale: perceptroni, rețeaua Kohonen, rețeaua de funcții de bază radiale. algoritm genetic pentru a optimiza utilizarea de rețele neuronale. Sistemul neuronale de modelare de rețea Traian 2.0.
Arhitectura de bază de computer: simboluri de procesare secvențială pentru un anumit program și recunoașterea formelor paralele de exemple de instruire. rețele neuronale artificiale. Prototipul pentru crearea unui neuron. Comportamentul unei rețele neuronale artificiale.