8 trang
120 lượt xem
24 lượt tải
Mạng thần kinh
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P1Artificial neural network (ANN) models have been extensively studied with the aim of achieving human-like performance, especially in the field of pattern recognition. These networks are composed of a number of nonlinear computational elements which operate in parallel and are arranged in a manner reminiscent of biological neural interconnections. ANNs are known by many names such as connectionist models, parallel distributed processing models and neuromorphic systems (Lippmann 1987).
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P3Network Architectures for Prediction
Perspective The architecture, or structure, of a predictor underpins its capacity to represent the dynamic properties of a statistically nonstationary discrete time input signal and hence its ability to predict or forecast some future value. This chapter therefore provides an overview of available structures for the prediction of discrete time signals.
16 trang
87 lượt xem
14 lượt tải
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P7Stability Issues in RNN Architectures
Perspective
The focus of this chapter is on stability and convergence of relaxation realised through NARMA recurrent neural networks. Unlike other commonly used approaches, which mostly exploit Lyapunov stability theory, the main mathematical tool employed in this analysis is the contraction mapping theorem (CMT), together with the fixed point iteration (FPI) technique. This enables derivation of the asymptotic stability (AS) and global asymptotic stability (GAS) criteria for neural relaxive systems. For rigour, existence, uniqueness, convergence and convergence rate are considered and the analysis is provided for a range of activation functions and recurrent neural networks architectures.
...
19 trang
114 lượt xem
9 lượt tải
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P8Data-Reusing Adaptive Learning Algorithms
In this chapter, a class of data-reusing learning algorithms for recurrent neural networks is analysed. This is achieved starting from a case of feedforward neurons, through to the case of networks with feedback, trained with gradient descent learning algorithms. It is shown that the class of data-reusing algorithms outperforms the standard (a priori ) algorithms for nonlinear adaptive filtering in terms of the instantaneous prediction error.
14 trang
107 lượt xem
10 lượt tải
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P9A Class of Normalised Algorithms for Online Training of Recurrent Neural Networks
A normalised version of the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm is introduced. This has been achieved via local linearisation of the RTRL around the current point in the state space of the network. Such an algorithm provides an adaptive learning rate normalised by the L2 norm of the gradient vector at the output neuron. The analysis is general and also covers simpler cases of feedforward networks and linear FIR filters...
12 trang
94 lượt xem
16 lượt tải
Mạng thần kinh thường xuyên cho dự đoán P10Convergence of Online Learning Algorithms in Neural Networks
An analysis of convergence of real-time algorithms for online learning in recurrent neural networks is presented. For convenience, the analysis is focused on the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm for a recurrent perceptron. Using the assumption of contractivity of the activation function of a neuron and relaxing the rigid assumptions of the fixed optimal weights of the system, the analysis presented is general and is applicable to a wide range of existing algorithms....
9 trang
95 lượt xem
9 lượt tải
hân tích mối liên quan nhân quả trong công thức viên nén phóng thích có kiểm soát bằng tọa độ song songBài viết trình bày việc nghiên cứu thăm dò và khảo sát sự ảnh hưởng của thành phần công thức lên tính chất của sản phẩm là việc làm thường xuyên và rất quan trọng. Bài báo giới thiệu một phương pháp hỗ trợ khảo sát mối liên quan nhân quả từ dữ liệu công thức viên nén phóng thích có kiểm soát một cách trực quan bằng tọa độ song song.
5 trang
10 lượt xem
1 lượt tải
Mô hình dự báo khả năng tăng giá cổ phiếu ngành vận tải Việt NamNghiên cứu xây dựng mô hình dự báo khả năng tăng giá cổ phiếu của các doanh nghiệp vận tải tại VN giai đoạn 2020-2021 bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập theo từng quý của 93 doanh nghiệp vận tải.
10 trang
15 lượt xem
3 lượt tải
Luận án tiến sĩ Y học: Thiết kế, sàng lọc một số dẫn xuất flavonoid và đánh giá hoạt tính gây độc lên dòng tế bào Hela dựa vào các tính toán hóa lượng tửLuận án được nghiên cứu với mục tiêu nhằm tính toán, sàng lọc các tham số mô tả phân tử gồm: tham số điện tích, độ dịch chuyển hóa học, tính chất hóa lý, tham số 2D, 3D của các dẫn xuất flavonoid. Xây dựng các mô hình quan hệ cấu trúc – hoạt tính có khả năng dự đoán hoạt tính kháng ung thư của các dẫn xuất flavone và isoflavone có cấu trúc tương tự.
244 trang
37 lượt xem
3 lượt tải
Tối ưu hóa quá trình hấp phụ xanh methylene bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp máy vectơ hỗ trợ bình phương nhỏ nhấtBài viết đề xuất việc tối ưu hóa quá trình hấp phụ chất màu hữu cơ độc hại Methylene Blue (MB) nhờ vật liệu tổ hợp nano Sunfat Kẽm/Than hoạt tính ( ZnS NPs/AC ) nhằm xác định các điều kiện thực nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất hấp phụ MB bằng mô hình trí tuệ nhân tạo (ANN) và mô hình Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM).
12 trang
7 lượt xem
1 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng noron học sâuMục đích của đề tài "Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng noron học sâu" là tác giả sẽ xây dựng một mô hình cấu trúc CNNs mới và tiến hành huấn luyện mạng trên nhiều tập dữ liệu khác nhau để tối ưu mô hình kiến trúc mạng và đặc biệt tác giả sẽ huấn luyện mạng với dữ liệu là: Bicycle, Car, Dog, Motobike, People để ứng dụng vào việc nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông.
84 trang
6 lượt xem
2 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Phân tích độ tin cậy kết cấu cáp kính sử dụng mạng thần kinh nhân tạo và phương pháp đánh giá độ tin cậy bậc nhấtLuận văn đề xuất việc thành lập và một phương pháp giải bài toán đánh giá độ tin cậy cho kết cấu cáp kính. Ví dụ cụ thể được áp dụng cho công trình “Nhà hội nghị BI 1 -Trung tâm hành chính, chính trị tỉnh Bình Dương”. Phương pháp tổ hợp đề xuất kết hợp của phương pháp xấp xỉ mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và phương pháp phân tích độ tin cậy bậc nhất (FORM).... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
90 trang
23 lượt xem
5 lượt tải
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 15 - Trương Xuân NamBài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 15 Mạng thần kinh nhân tạo cung cấp cho người học những kiến thức như: Mạng các perceptron; Học sâu (deep learning); Mạng tích chập (CNN); Bộ tự mã hóa (autoencoder); Bắt đầu với học sâu như thế nào?. Mời các bạn cùng tham khảo!
27 trang
27 lượt xem
3 lượt tải
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng Representation Learning phát hiện tấn công PhishingMục tiêu nghiên cứu của đề tài "Ứng dụng Representation Learning phát hiện tấn công Phishing" nhằm nghiên cứu và thu thập bộ dữ liệu liên quan tới tấn công phishing … để nhằm phát hiện ra Phishing. Từ đó xây dựng mô hình dự báo / cảnh báo tấn công Phishing thông qua dữ liệu huấn luyện.
22 trang
15 lượt xem
3 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Hệ thống điểm danh học sinh thông qua nhận dạng đầu học sinh kết hợp theo vết chuyển động trong videoĐề tài "Hệ thống điểm danh học sinh thông qua nhận dạng đầu học sinh kết hợp theo vết chuyển động trong video" sẽ giúp các bạn có thêm cơ hội tìm hiểu, học tập và nghiên cứu thêm nhiều kiến thức về công nghệ thông tin nói chung và kiến thức về xử lý ảnh nói riêng. Để xây dựng hệ thống điểm danh học sinh thông qua nhận dạng đầu học sinh kết hợp theo vết chuyển động trong video cần tìm hiểu nhiều tài liệu và kiến thức liên quan về trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron, kiến thức về học máy và nhất là bài toán về nhận dạng và theo vết chuyển động trong video.
90 trang
63 lượt xem
11 lượt tải
Luận văn: Thuật toán tìm nghiệm tối ưu toàn cục khi luyện mạng nơronLuận 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.
28 trang
189 lượt xem
38 lượt tải
Quyết định sử dụng sàn thương mại điện tử của gen Z: So sánh phương pháp hồi quy và phương pháp ANNMục tiêu nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng sàn thương mại điện tử của khách hàng thuộc thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh. Nghiên cứu đã khảo sát 258 người tiêu dùng, sau đó tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy và phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để phân tích và so sánh kết quả.
16 trang
4 lượt xem
1 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ, Cơ học kỹ thuật: Nghiên cứu, cải thiện kỹ thuật mô hình vỉa nứt nẻ liên tục (CFM), áp dụng cho mỏ của Việt NamNội dung chính của luận văn được chia thành 4 chương: Chương 1: Trình bày lý thuyết cơ bản về kỹ thuật mô hình vỉa nứt nẻ liên tục (CFM). Chương này cung cấp một cái nhìn tổng quát nhất về CFM. Chương 2: Trình bày sâu hơn về các công cụ trí tuệ nhân tạo dùng trong CFM, bao gồm mạng thần kinh nhân tạo và thuật toán xếp hạng các thông số đầu vào, dựa trên mức độ tương quan của chúng với thông số đầu ra của mô hình. Chương 3: Trình bày những module chính và chƣơng trình con chính trong chương trình máy tính và các sơ đồ khối mô tả khái quát hoạt động của chúng. Chương 4: Trình bày một số thử nghiệm chương trình máy tính thông qua dữ liệu có được từ hai mỏ dầu công nghiệp, đó là mỏ Bạch Hổ của Việt Nam và mỏ Teapot Dome của Hoa Kỳ. So sánh một số kết quả giữa hai chương trình máy tính tự viết và phần mềm thương mại Petrel. Chương 5: Kết luận, tổng kết những kết quả đã đạt được của luận văn và hƣớng phát triển nghiên cứu tiếp theo.
94 trang
60 lượt xem
5 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) vào dự báo chỉ số thị trường chứng khoán Việt NamMục tiêu nghiên cứu của đề tài là ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo để dự báo giá thị trường chứng khoán tại Việt Nam, đồng thời kiểm định độ chính xác của phương pháp lai ghép trong dự báo có cải thiện tốt hơn không so với phương pháp tiếp cận thuần kỹ thuật. Mục tiêu của đề tài cũng làm rõ tác động mạnh của chiến tranh thương mại Mỹ- Trung Quốc khi thêm nhân tố tác động vĩ mô này vào dự báo.
63 trang
79 lượt xem
10 lượt tải
Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015