Warning:
JavaScript is turned OFF. None of the links on this page will work until it is reactivated.
If you need help turning JavaScript On, click here.
Tato Cmapa, vytvořená pomocí CmapTools, obsahuje informaci související s: Neuronové sítě, Neuronové sítě charakteristika ohodnocené orientované grafy, Neuronové sítě příklad Sociální, ekonomická, environmentální aplikace, Neuronové sítě architektury Klasifikace, Neuronové sítě charakteristika neuronové sítě dokáží aproxiomovat jakékoliv nelineární funkce, Neuronové sítě kategorizace b) učení bez učitele - nastavení váh na synapsích, Neuronové sítě kategorizace I. dopředné sítě - signál se šíří vpřed, Neuronové sítě kategorizace II. rekurentní neuronové sítě, Neuronové sítě formulace prvního neuronu matematicky 1943, hrana synapse (obsahují znalosti - reálná čísla) znalosti se uchovávají na ohodnocených orientovaných hranách, wi∈R ohodnocené orientované grafy, Neuronové sítě charakteristika 1. parciální derivace δw/δt≠1, Neuronové sítě charakteristika neurony se mohou spojovat do neuronové sítě, Neuronové sítě příklad Řízení technologického procesu, Neuronové sítě L.A. Zadech 1923, Neuronové sítě hebovo učení když jsou dva neurony a oba jsou aktivní vazba se meni nimi posílí, pokud je jeden aktivní a druhý neaktivní, se sílou vazby se nic nedělá -, Neuronové sítě charakteristika hrana synapse (obsahují znalosti - reálná čísla), Neuronové sítě kategorizace speciální neuronové sítě - support vector machine, Neuronové sítě architektury Predikce - výstupem je funkce y závislá na vstupu x, Neuronové sítě vrstvy architektury Skrytá vrstva, Neuronové sítě použití Použijeme tehdy, když máme data nestrukturované, silně nelineární (neúplné data) - rušení šumů, Neuronové sítě vrstvy architektury Výstupní vrstva