Основные аспекты нейронных сетей: функции активации, типы архитектур и алгоритмы обучения с примерами применения в задачах прогнозирования и анализа сигналов

Тип работы: Дипломная работа
Бесплатно: Антиплагиат
Объем: 56 страниц
В избранное:

Внимание:

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

Похожие работы

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

Методы и средства когнитивного моделирования: от описания пространственных структур до планирования интеллектуальных систем

Обнаружение скрытых закономерностей в медицинских данных: роль искусственных нейронных сетей в решении сложных задач диагностики и прогнозирования

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

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

Философия искусственного интеллекта: от античности до современности

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

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

Комплексная система диагностики и лечения синдромов у детей с использованием искусственных нейронных сетей

Методы Обучения и Тренировки Искусственных Нейронных Сетей: Алгоритмы Развёртывания Ошибок и Оптимизации Выходов в Интервале [1]

Дисциплины

Информация

Дополнительно

Email: info@stud.kz