Przejdź do wyników wyszukiwania
Sortuj:
Zainstaluj wyszukiwarkę
  • [Politechnika Warszawska]

    Kategoria: INFORMATYKA

    Przedstawiono biologiczne podstawy działania neuronu oraz podstawowe modele neuronów i najważniejsze algorytmy uczące. Następnie sieci jednokierunkowe sigmoidalne i ich zastosowanie w prz... Pełen opis produktu 'Sieci neuronowe do przetwarzania informacji' »

    Przedstawiono biologiczne podstawy działania neuronu oraz podstawowe modele neuronów i najważniejsze algorytmy uczące. Następnie sieci jednokierunkowe sigmoidalne i ich zastosowanie w przetwarzaniu danych, sieci o radialnych funkcjach bazowych (RBF), sieci rekurencyjne, sieci samoorganizujące poprzez współzawodnictwo neuronów oraz przez wykorzystanie zależności korelacyjnych, sieci neuronowe wykorzystujące logikę rozmytą. Książka jest przeznaczona dla studentów wyższych lat oraz doktorantów. Spis treści (z wydania I): Przedmowa 1. Wstęp 1.1. Podstawy biologiczne działania neuronu 1.2. Pierwsze modele sieci neuronowej 1.3. Przegląd zastosowań sieci neuronowych 2. Modele neuronów i metody ich uczenia 2.1. Perceptron 2.2. Neuron sigmoidalny 2.3. Neuron typu adaline 2.4. Instar i outstar Grossberga 2.5. Neurony typu WTA 2.6. Model neuronu Hebba 2.7. Model stochastyczny neuronu 3. Sieci jednokierunkowe wielowarstwowe typu sigmoidalnego 3.1. Sieć jednowarstwowa 3.2. Sieć wielowarstwowa perceptronowa 3.3. Grafy przepływowe w zastosowaniu do generacji gradientu 3.4. Algorytmy gradientowe uczenia sieci 3.5. Dobór współczynnika uczenia 3.6. Metody heurystyczne uczenia sieci 3.7. Porównanie efektywności algorytmów uczących 3.8. Elementy optymalizacji globalnej 3.9. Metody inicjalizacji wag 4. Problemy praktycznego wykorzystania sieci neuronowych 4.1. Wstępny dobór architektury sieci 4.2. Dobór optymalnej architektury sieci 4.3. Metody rozbudowy sieci 4.4. Dobór próbek uczących sieci 4.5. Wtrącanie szumu do wzorców uczących 4.6. Przykłady zastosowań sieci perceptronowej 5. Sieci neuronowe radialne 5.1. Podstawy matematyczne 5.2. Sieć neuronowa radialna 5.3. Metody uczenia sieci neuronowych radialnych 5.4. Przykład zastosowania sieci radialnej 5.5. Metody doboru liczby funkcji bazowych 5.6. Porównanie sieci radialnych z sieciami sigmoidalnymi 6. Specjalizowane struktury sieci neuronowych 6.1. Sieć kaskadowej korelacji Fahlmana 6.2. Sieć Volterry 7. Sieci rekurencyjne jako pamięci asocjacyjne 7.1. Wprowadzenie 7.2. Siec autoasocjacyjna Hopfielda 7.3. Sieć Hamminga 7.4. Sieć typu BAM 8. Sieci rekurencyjne tworzone na podstawie perceptronu 8.1. Wprowadzenie 8.2. Sieć perceptronowi ze sprzężeniem zwrotnym 8.3. Sieć rekurencyjna Elmana 8.4. Sieć RTRN 9. Sieci samoorganizujące się na zasadzie współzawodnictwa 9.1. Zależności podstawowe sieci samoorganizujących się przez współzawodnictwo 9.2. Algorytmy uczące sieci samoorganizujących 9.3. Sieć odwzorowań jedno- i dwuwymiarowych 9.4. Odwzorowanie Sammona 9.5. Zastosowania sieci samoorganizujących 9.6. Sieć hybrydowa 10. Sieci samoorganizujące typu korelacyjnego 10.1. Funkcja energetyczna sieci korelacyjnych 10.2. Sieci neuronowe PCA 10.3. Sieci neuronowe ICA Heraulta-Juttena 11. Podstawy matematyczne systemów rozmytych 11.1. Operacje na zbiorach rozmytych 11.2. Miary rozmytości zbiorów rozmytych 11.3. Rozmytość a prawdopodobieństwo 11.4. Reguły rozmyte wnioskowania 11.5. Systemy wnioskowania rozmytego Mamdaniego-Zadeha 11.6. Model wnioskowania Takagi-Sugeno-Kanga 12. Sieci neuronowe rozmyte 12.1. Struktura sieci rozmytej TSK 12.2. Struktura sieci Wanga-Mendela 12.3. Algorytm hybrydowy uczenia sieci rozmytych 12.4. Algorytm samoorganizacji w zastosowaniu do uczenia sieci rozmytej 12.5. Adaptacyjny algorytm samoorganizacji dla sieci rozmytej Bibliografia Skorowidz
    Ranking sklepy24.pl : 3

    Więcej o Sieci neuronowe do przetwarzania informacji

  • [Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej]

    Kategoria: KsiążkiWysyłka: od ręki

    W podręczniku przedstawiono podstawowe rodzaje sieci neuronowych do przetwarzania informacji. Omówiono algorytmy uczenia oraz odtwarzania takich sieci neuronowych,... Pełen opis produktu 'Sieci neuronowe do przetwarzania informacji' »

    W podręczniku przedstawiono podstawowe rodzaje sieci neuronowych do przetwarzania informacji. Omówiono algorytmy uczenia oraz odtwarzania takich sieci neuronowych, jak: perceptron wielowarstwowy, sieć kaskadowej korelacji, sieć radialna, sieci rekurencyjne, sieć koherenna, sieci typu SVM i inne. W pracy zamieszczono wyniki symulacji komputerowych różnych rodzajów sieci w zastosowaniach do przetwarzania informacji.
    Ranking sklepy24.pl : 0

    Więcej o Sieci neuronowe do przetwarzania informacji


ksiegarnia.edu.pl

Książki naukowo-techniczne oraz podręczniki akademickie.
Sklepy24.pl - przewodnik kupujących online Sklep wpisany: 20.11.2006
politechnika warszawska, uniwersytet adama mickiewicza w poznaniu, uniwersytet warmińsko-mazurski w olsztynie, politechnika białostocka, politechnika Śląska, wydawnictwa komunikacji i Łączności, politechnika gdańska, uniwersytet zielonogórski
Produkty w ofercie: 2666
Promocje: b/d
Wysyłka do 3 dni: b/d
Opinie pozytywne: 11
Opinie neutralne: 0
Opinie negatywne: 0

Booknet.net.pl

Książki oraz podręczniki.
Sklepy24.pl - przewodnik kupujących online Sklep wpisany: 09.03.2011
pwn wydawnictwo naukowe, wydawnictwo olesiejuk, egmont, helion, c.h. beck, cambridge university press, wsip wydawnictwo szkolne i pedagogiczne, bellona, zielona sowa, amber
Produkty w ofercie: 296847
Promocje: b/d
Wysyłka do 3 dni: 296847
Opinie pozytywne: 0
Opinie neutralne: 0
Opinie negatywne: 0

Być może odnajdziesz szukany produkt wśród: