Многослойный Перцептрон: Архитектура и Алгоритмы Обучения

Тип работы: Дипломная работа
Бесплатно: Антиплагиат
Объем: 55 страниц
В избранное:

Внимание:

Автоматический переведенный текст;
Закрыт для публичного просмотр;
Имеет большие шансы пройти антиплагиат.

Похожие работы

АРХИТЕКТУРНЫЕ АСПЕКТЫ И ОБРАЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ПЕРСЕПТРОНЫ, ОБРАТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ И КОНВЕРГЕНЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ

Классификация и Профилирование в Интеллектуальных Информационных Системах: Теоретические Основы и Практические Приложения в Области Распознавания Эмоций и Анализа Данных

Развитие и Архитектура Нейронных Сетей: от Бинарных к Аналоговым Сигналам и Семантическим Моделям

Методы Распознавания Изображений и Обучения Нейронных Сетей в Компьютерном Зрении

Архитектуры и алгоритмы глубокого машинного обучения для компьютерного зрения: сравнение генеративно-состязательных сетей (GAN) и региональных конвольюционных нейронных сетей (R-CNN) для задач объектного распознавания

Архитектуры и алгоритмы нейронных сетей: от М1 до конволюционных моделей ассоциативной памяти

Определение систем, близких к искусственному интеллекту или представляющим его: структура мозга, развитие информатики и вычислительной техники

Связь Нейронных Сетей с Искусственным Интеллектом: Методы Обучения и Самоорганизации в Контексте Теории Коактивации

1.1: Интегрированная Методология Обработки Изображений с Использованием Глубокого Обучения и Алгоритмов Водоема для Увеличения Точности и Скорости Сегментации Объектов

Моделирование нейронных сетей: однослойные линейные сети и перцептроны

Дисциплины

Информация

Дополнительно

Email: info@stud.kz