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
Luận Văn - Báo Cáo
Công nghệ thông tin
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng kí tự
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng kí tự
Phương Nam
99
60
doc
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
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. | Trong hầu hết các vấn đề trong thực tế, số trường hợp mẫu là khoảng hàng trăm hay hàng nghìn mẫu. Đối với những vấn đề rất phức tạp thì cần nhiều hơn, nhưng trường hợp này rất ít. Nếu dữ liệu huấn luyện ít hơn, rõ ràng không đủ thông tin để huấn luyện mạng, và cách tốt nhất là dùng mạng tuyến tính. Nhiều vấn đề trong thực tế có dữ liệu không đáng tin cậy, một vài dữ liệu bị phá hỏng do liệu do nhiễu, hoặc các giá trị không phối hợp đựợc với nhau. Mạng neural có khả năng đặc biệt xử lý dữ liệu bị mất(sử dụng giá trị trung bình hay các những giá trị thống kê khác). Mạng neural cũng chịu được nhiễu, nhưng cũng phải có giới hạn. Nếu thỉnh thoảng có giá trị nằm xa ra khỏi vùng giá trị bình thường thì mạng huấn luyện phải có ngưỡng. Cách tốt nhất đối với trường hợp này là nhận ra và loại bỏ những giá trị nằm xa đó ( có thể hủy trường hợp này hoặc xem giá trị nằm xa này là giá trị bị mất ). Nếu giá trị này khó nhận ra, mạng neural có chức năng huấn luyện chịu được giá trị nằm khỏi vùng này nhưng huấn luyện này thường kém hiệu quả hơn là huấn luyện chuẩn.
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đồ án tốt nghiệp: Xây dựng ứng dụng truyền thông âm thanh trên mạng cục bộ
Tóm tắt Đồ án tốt nghiệp Công nghệ thông tin: Xây dựng ứng dụng đăt thức ăn qua mạng tại công ty cổ phần Foody
Đồ án tốt nghiệp: Lý thuyết mạng Neuron và ứng dụng trong nhận dạng tiếng nói
Bài thuyết trình Đồ án tốt nghiệp: Nghiên cứu và ứng dụng mạng quang thụ động GPON trên mạng FTTH của Trung Tâm Viễn Thông 6 - Viễn Thông Hà Nội
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng thuật toán ML để đồng bộ pha sóng mang và định thời cho kênh pha đinh (HV Công nghệ Bưu chính viễn thông)
Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: Xây dựng ứng dụng Android đọc báo mạng qua dịch vụ RSS
Đồ án Tốt nghiệp: Nghiên cứu ứng dụng triển khai công nghệ 4G cho mạng di động Viettel Mobile tại tỉnh Quảng Nam
Đồ án tốt nghiệp đại học: Ứng dụng giao thức IGRP cho mạng 3G (HV Công nghệ Bưu chính viễn thông)
Luận văn tốt nghiệp: Ứng dụng GIS xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ quản lý tài sản và vận hành mạng lưới cấp nước tại Phường 1, Thành phố Đà Lạt, Tỉnh Lâm Đồng
Đồ án tốt nghiệp - Mô hình mạng cảm nhận không dây - WSN
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.