Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Ebook Fundamentals of neural networks: Part 2
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ebook Fundamentals of neural networks: Part 2
Thanh Nguyên
82
245
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
(BQ) An exceptionally clear, thorough introduction to neural networks written at an elementary level. Written with the beginning student in mind, the text features systematic discussions of all major neural networks and fortifies the reader's understudy with many examples. | CHAPTER 5 Adaptive Resonance Theory 5.1 INTRODUCTION Adaptive resonance theory ART was developed by Carpenter and Grossberg 1987a . One form ART1 is designed for clustering binary vectors another ART2 Carpenter Grossberg 1987b accepts continuous-valued vectors. These nets cluster inputs by using unsupervised learning. Input patterns may be presented in any order. Each time a pattern is presented an appropriate cluster unit is chosen and that cluster s weights are adjusted to let the cluster unit learn the pattern. As is often the case in clustering nets the weights on a cluster unit may be considered to be an exemplar or code vector for the patterns placed on that cluster. 5.1.1 Motivation Adaptive resonance theory nets are designed to allow the user to control the degree of similarity of patterns placed on the same cluster. However since input patterns may differ in their level of detail number of components that are nonzero the relative similarity of an input pattern to the weight vector for a cluster unit rather than the absolute difference between the vectors is used. A difference in one component is more significant in patterns that have very few nonzero components than it is in patterns with many nonzero components . As the net is trained each training pattern may be presented several times. A pattern may be placed on one cluster unit the first time it is presented and then 218 Sec. 5.1 Introduction 219 placed on a different cluster when it is presented later due to changes in the weights for the first cluster if it has learned other patterns in the meantime. A stable net will not return a pattern to a previous cluster in other words a pattern oscillating among different cluster units at different stages of training indicates an unstable net. Some nets achieve stability by gradually reducing the learning rate as the same set of training patterns is presented many times. However this does not allow the net to learn readily a new pattern that is presented for .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Ebook Fundamentals of spun yarn technology: Part 1
Ebook Information security fundamentals
Ebook Fundamentals of human resource management (10th edition): Part 1
Ebook Fundamentals of management: Essential concepts and applications - Part 1
Ebook Fundamentals of management: Essential concepts and applications - Part 2
Ebook Fundamentals of multimedia (Second Edition): Part 1
Ebook Fundamentals of multimedia (Second Edition): Part 2
Ebook Fundamentals of multimedia: Part 1
Ebook Fundamentals of multimedia: Part 2
Fundamentals of Electric Circuits
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.