Neural nhân tạo

Xem 1-20 trên 32 kết quả Neural nhân tạo
  • Neural nhân tạo là một đơn vị tính toán có nhiều đầu vào (yi) và một đầu ra (a), mỗi đầu vào đến từ một liên kết. Đặc trưng của neural là một hàm kích hoạt (f) phi tuyến chuyển đổi tổ hợp tuyến tính của tất cả các tín hiệu đầu vào thành tín hiệu đầu ra.

    doc6p anhba_bmt 13-07-2011 106 24   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 84 46   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 20 8   Download

  • 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 269 119   Download

  • Tiểu luận với đề tài "Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng ký tự quang học" gồm 3 chương, bao gồm các nội dung sau: Chương 1 - Tổng quan về mạng neural (khái niệm mạng neural, huấn luyện mạng neural), Chương 2 - Nhận dạng ký tự quang học trong mạng neural nhân tạo, Chương 3 - Giao diện chính chương trình và tổng kết.

    doc21p votinhdon91 26-08-2014 141 94   Download

  • Báo cáo môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Sử dụng mạng neural xây dựng ứng dụng nhận dạng chữ viết tay có nội dung trình bày tổng quan về mạng nơron, cấu trúc của một nơron, học có giám sát và học không có giám sát, giải thuật lan truyền ngược, learning rate và các nội dung khác.

    doc22p votinhdon91 26-08-2014 146 90   Download

  • Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Tuần 8) trình bày các nội dung: Quá trình học máy, giới thiệu Neural Networks, cấu trúc Neural Networks, thuật toán SOM. Tham khảo nội dung bài giảng để nắm bắt nội dung chi tiết.

    pdf4p lalala06 02-12-2015 6 1   Download

  • Khóa luận tốt nghiệp Hệ thống thông tin địa lý: Nghiên cứu áp dụng mạng Neuron nhân tạo phục vụ bài toán nhận dạng trong GIS phân tích đặc điểm không gian các vụ TNGT, đánh giá sai số sau khi chạy mạng Neural, tìm cấu hình mạng phù hợp với bộ dữ liệu TNGT tại TPHCM.

    pdf89p maiyeumaiyeu19 07-11-2016 0 0   Download

  • Mặc dù đã được nghiên cứu từ rất lâu, nhưng đến nay bài toán nội suy và xấp xỉ hàm nhiều biến vẫn còn có rất ít công cụ toán học để giải quyết. Mạng Neural nhân tạo là một phương pháp hay để giải quyết bài toán nội suy, xấp xỉ hàm nhiều biến. Năm 1987 M.J.D. Powell đã đưa ra một cách tiếp cận mới để giải quyết bài toán nội suy hàm nhiều biến sử dụng kỹ thuật hàm cơ sở bán kính (Radial Basis Function - RBF), năm 1988 D.S. Bromhead và D. Lowe đề xuất...

    pdf58p truongnghen 30-08-2012 227 133   Download

  • Ngày nay không ai có thể phủ nhận vai trò cực kỳ quan trọng của máy tính trong nghiên cứu khoa học kỹ thuật cũng như trong đời sống. Máy tính đã làm được những điều kỳ diệu và giải được những vấn đề tưởng chừng nan giải. Càng ngày càng có nhiều người tự hỏi, liệu máy tính có khả năng suy nghĩ như con người hay chưa? Chúng ta sẽ không trả lời câu hỏi ấy. Thay vào đó, chúng ta sẽ nêu ra những khác biệt chủ yếu giữa cách làm việc của máy tính và bộ...

    doc60p bluestar7589 26-05-2011 239 116   Download

  • Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về thuật toán KANT (một sự kết hợp) để giải quyết bài toán phân lớp sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trên để xây dựng chương trình kiểm tra độ chính xác của thuật toán so với k láng giềng gần nhất và cải tiến một phần thuật toán bằng học tập hợp (Ensembler learning) để thu được kết quả tốt hơn.

    doc57p 01202750693 09-06-2015 34 16   Download

  • Bài giảng bài 1 giới thiệu tổng quan về học máy. Thông qua chương này người học có thể biết được vai trò của học máy trong trí tuệ nhân tạo, học máy là gì?, ứng dụng của học máy, các lĩnh vực liên quan đến học máy, các bước của học máy, các vấn đề cơ bản trong học máy,... Mời các bạn cùng tham khảo.

    pdf55p youcanletgo_04 17-01-2016 10 3   Download

  • Bài giảng Máy học và mạng neural - Bài 4 trang bị cho người học những kiên thức về mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks). Các nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Các bài toán phù hợp với ANNs, cấu tạo ANNs, các hàm ngưỡng, kiến trúc ANNs,... Mời các bạn cùng tham khảo.

    pdf41p youcanletgo_04 17-01-2016 12 2   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 42 16   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 51 15   Download

  • Ngôn luận là một chế độ tự nhiên của truyền thông cho người dân. Chúng tôi tìm hiểu tất cả các kỹ năng liên quan trong suốt thời thơ ấu, mà không cần hướng dẫn, chúng ta tiếp tục dựa vào thông tin liên lạc bài phát biểu trong suốt cuộc đời của chúng tôi. Nó đến tự nhiên cho chúng ta rằng chúng ta không nhận ra độ phức tạp của hiện tượng phát biểu.

    pdf17p xuongrong_battien 25-10-2011 48 13   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 44 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 34 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 45 8   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 88 26   Download

Đồng bộ tài khoản