Mô hình mạng neural

Xem 1-20 trên 27 kết quả Mô hình mạng neural
  • Từ lâu các nhà khoa học đã nhận thấy những ưu điểm của bộ óc con người và tìm cách bắt chước để thực hiện trên những máy tính, tạo cho nó có khả năng học tập, nhận dạng và phân loại. Các mạng neural nhân tạo đã ra đời từ những nỗ lực đó. Nó thực sự được chú ý và nhanh chóng trở thành một hướng nghiên cứu đầy triển vọng trong mục đích xây dựng các máy thông minh tiến gần tới trí tuệ con người...

    pdf31p dinhlan05011 22-05-2011 276 120   Download

  • Phương pháp học:Mạng neural nhân tạo phỏng theo việc xử lý thông tin của bộ não người, do vậy đặc trưng cơ bản của mạng là có khả năng học, tái tạo các hình ảnh và dữ liệu khi đã học.

    pdf25p vanthanh87hy 19-01-2013 94 49   Download

  • Bài báo trình bày về một phương pháp mô hình hóa hệ thống phi tuyến động trên cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo ADN. Để tăng độ chính xác của mô hình, các tác giả đã sử dụng phương pháp huấn luyện mạng là sự kết hợp giữa giải thuật di truyền và giải thuật di truyền và giải thuật gradient. Phương pháp mô hình hóa này được ứng dụng để xấp xỉ mô hình con lắc ngược. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng ứng dụng của phương pháp trong thực tế.

    pdf15p uocvongxua10 18-09-2015 26 9   Download

  • Bài báo này chú trọng vào thiết kế và phân tích lý thuyết điều khiển thông minh cho cánh tay robot khâu bao gồm động lực học cơ cấu truyền động để đạt được sự bám đuổi vị trí với độ chính xác cao. Ban đầu mô hình động lực học của cánh tay robot n khâu bao gồm động lực học cơ cấu truyền động được giới thiệu.

    pdf15p uocvongxua10 18-09-2015 18 4   Download

  • Bài 3 cung cấp cho người học những kiến thức về cây quyết định (Decision tree learning). Trong bài này người học có thể tìm hiểu một số nội dung sau: Định nghĩa, giới thiệu về cây quyết định; biểu diễn mô hình/giả thuyết bằng DT, Khả năng ứng dụng của DT, giải thuật học cơ bản,...và một số nội dung khác.

    pdf36p youcanletgo_04 17-01-2016 7 2   Download

  • Năm 1936, Alan Turing là người đầu tiên xem bộ não như một mô hình xử lý thông tin. Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts đã đề xuât cách hoạt động của các Neural, họ đã tạo ra một mạng neural đơn giản bằng các mạch điện

    pdf30p huyenmy2204 10-12-2009 178 103   Download

  • Review of Speech Recognition Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày một đánh giá ngắn gọn về lĩnh vực nhận dạng giọng nói. Sau khi xem xét một số khái niệm cơ bản, chúng tôi sẽ giải thích các thuật toán tiêu chuẩn Uốn động Thời gian, và sau đó thảo luận về Hidden Markov Mô hình chi tiết một số, cung cấp một bản tóm tắt của các thuật toán, các biến thể, và những hạn chế có liên quan đến công nghệ này chi phối. ...

    pdf18p xuongrong_battien 25-10-2011 44 16   Download

  • Bài báo giới thiệu một số mô hình kết hợp giữa ba kỹ thuật của tính toán mềm: Thuật giải di truyền (Genetic Algorithms), Mạng nơron (Neural Network) và Logic mờ (Fuzzy Logic). Các mô hình đề xuất được kiểm chứng thông qua ứng dụng thực tế: Nhận dạng ký tự tiếng Việt, nhận dạng chữ viết tay, phân loại ảnh vân tay, phân biệt vân tay Thật/Giả. Các kết quả thử nghiệm đạt được chỉ ra tính khả thi của những mô hình đề xuất.

    pdf13p uocvong07 14-10-2015 20 7   Download

  • Dịch máy là một qui trình tương đối phức tạp, do vậy, trong luận văn này chúng tôi chỉ tập trung giải quyết một bài toán trong hệ dịch máy này, đó là giai đoạn gán nhãn từ loại. Đây là một bước cơ sở, làm nền tảng cho các giai đoạn sau. Kết quả của việc gán nhãn từ loại sẽ ảnh hưởng tới các giai đoạn khác. Trong luận văn này, ngoài việc cố gắng cải tiến kết quả của gán nhãn từ loại, chúng tôi còn sử dụng các thông tin có được sau khi gán nhãn...

    pdf113p cancer23 22-08-2012 101 43   Download

  • Luận văn: Thuật toán tìm nghiệm tối ưu toàn cục khi luyện mạng nơron có mục tiêu nhằm đề xuất mô hình kết hợp thuật toán vượt khe và giải thuật di truyền để huấn luyện mạng nơron; xây dựng bộ công cụ phần mềm luyện mạng nơron cho một số bài toán có mặt lỗi đặc biệt, làm cơ sở bổ sung vào Neural Toolbox Matlab.

    pdf28p votinhdon91 28-08-2014 102 29   Download

  • Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Thuật toán luyện khe trong quá trình luyện mạng nơron có mục tiêu đề xuất mô hình kết hợp thuật toán vượt khe và giải thuật di truyền để huấn luyện mạng nơron, xây dựng bộ công cụ phần mềm để luyện mạng nơron cho một số bài toán có mặt lỗi đặc biệt, làm cơ sở bổ sung vào Neural Toolbox Matlab.

    pdf144p votinhdon91 28-08-2014 76 24   Download

  • Review of Neural Networks Trong chương này chúng tôi trình bày một đánh giá ngắn gọn về mạng lưới thần kinh. Sau khi đưa ra một số bối cảnh lịch sử, chúng tôi sẽ xem xét một số khái niệm cơ bản, mô tả các loại khác nhau của các mạng thần kinh và thủ tục đào tạo (với sự nhấn mạnh đặc biệt trên backpropagation), và thảo luận về các mối quan hệ giữa các mạng thần kinh và các kỹ thuật thống kê thông thường. ...

    pdf24p xuongrong_battien 25-10-2011 59 15   Download

  • Related Research Bởi vì phát biểu công nhận về cơ bản là một vấn đề nhận dạng mẫu, và bởi vì các mạng thần kinh giỏi trong việc nhận dạng mẫu, nhiều nhà nghiên cứu đầu tự nhiên đã cố gắng áp dụng các mạng thần kinh để nhận dạng giọng nói. Những nỗ lực đầu tiên tham gia rất đơn giản hóa nhiệm vụ, ví dụ, phân loại các phân đoạn bài phát biểu như lồng tiếng / phát âm không được, hay mũi / fricative / plosive.

    pdf21p xuongrong_battien 25-10-2011 52 12   Download

  • Luận án này đã giải quyết các câu hỏi của các mạng thần kinh có thể phục vụ như một nền tảng hữu ích cho một từ vựng lớn, loa độc lập, hệ thống nhận dạng tiếng nói liên tục. Chúng tôi đã thành công trong việc cho thấy rằng thực sự họ có thể, khi các mạng thần kinh được sử dụng cẩn thận và chu đáo.

    pdf30p xuongrong_battien 25-10-2011 40 10   Download

  • Databases Chúng tôi thực hiện các thí nghiệm của chúng tôi về NN-HMM lai bằng cách sử dụng ba cơ sở dữ liệu khác nhau: máy bay ATR của cơ sở dữ liệu của từ Nhật Bản bị cô lập, Hội nghị đăng ký CMU cơ sở dữ liệu, và cơ sở dữ liệu Quản lý tài nguyên DARPA. Trong chương này chúng tôi sẽ mô tả ngắn gọn của các cơ sở dữ liệu.

    pdf4p xuongrong_battien 25-10-2011 40 9   Download

  • Classification Networks Mạng lưới thần kinh có thể được huấn luyện để bản đồ một không gian đầu vào bất kỳ loại không gian đầu ra. Ví dụ, trong chương trước, chúng tôi khám phá một bản đồ homomorphic, trong đó các đầu vào và đầu ra không gian là như nhau, và các mạng lưới đã được dạy để đưa ra dự đoán hoặc interpolations trong không gian đó. Một loại hữu ích của bản đồ phân loại, trong đó vector đầu vào được ánh xạ vào một trong các lớp học N.

    pdf45p xuongrong_battien 25-10-2011 39 9   Download

  • Predictive Networks Mạng lưới thần kinh có thể được đào tạo để tính toán trơn tru, phi tuyến, chức năng nonparametric từ bất kỳ không gian đầu vào bất kỳ không gian đầu ra. Hai loại rất chung chung của các chức năng dự báo và phân loại, như thể hiện trong hình 6.1.

    pdf23p xuongrong_battien 25-10-2011 47 8   Download

  • Comparisons Trong chương này chúng tôi so sánh hiệu suất tốt nhất của chúng tôi NN-HMM lai so với các hệ thống khác nhau, cả hai cơ sở dữ liệu Hội nghị đăng ký và quản lý tài nguyên cơ sở dữ liệu. Những so sánh này cho thấy sự suy yếu tương đối của các mạng lưới dự báo, sức mạnh tương đối của các mạng lưới phân loại, và tầm quan trọng của tối ưu hóa cẩn thận trong bất kỳ phương pháp tiếp cận nhất định....

    pdf4p xuongrong_battien 25-10-2011 44 6   Download

  • Bài báo trình bày việc áp dụng Bottle Neck Feature(BNF) - một dạng đặc trưng của tín hiệu tiếng nói được trích chọn thông qua mạng neural (Neural Network) - cho nhận dạng tiếng nói tiếng Việt.

    pdf10p dieutringuyen 07-06-2017 2 2   Download

  • Trong bài báo này chúng tôi đề xuất các mạng nơron SOM có giám sát, gồm S-SOM và S-SOM+ áp dụng cho bài toán phân lớp. Các mạng này được cải tiến từ các mô hình SOM không giám sát và có giám sát đã được đề xuất bởi Kohonen và các tác giả khác. Sau đó, chúng tôi tiếp tục đề xuất các mô hình SOM có giám sát phân tầng cải tiến từ S-SOM và S-SOM+, gọi là HS-SOM và HS-SOM+.

    pdf14p dieutringuyen 07-06-2017 1 1   Download

Đồng bộ tài khoản