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
Kinh Doanh Marketing
Quản trị kinh doanh
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Tuần 8)
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Tuần 8)
Ái Nhi
95
4
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
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. | 3 10 2014 TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Tuần 8 Bài 1 Hai V Pham Học máy Machine learning Một quá trình mà một chương trình máy tính cải thiện hiệu suất của nó thông qua kinh 1997 Lập trình các máy một tiêu chí hiệu kinh nghiệm trong 2004 nghiệm Mitchell tính để tối ưu hóa suất dựa trên các quá khứ Alpaydin 1 3 10 2014 Giới thiệu Neural Networks. Mạng nơron nhân tạo Artificial Neural Network ANN gọi tắt là mạng nơron neural network là một mô hình xử lý thông tin phỏng theo cách thức xử lý thông tin của các hệ nơron sinh học 2 3 10 2014 Giới thiệu Mạng Kohonen - Self Organizing Map SOM Thuật toán SOM a. Initialize data matrix o is randomly visualized by SOM training. b. Calculate a minimum distance Pi which is defined by Euclidean distance given by Eq. l . ft 1 where is the numbers of input patterns and tty which represents vector weights. c. Select the minimum Euclidean distance. This step finds an index of a winner node given by Eq p min p 2 d. Update and calculate vector weights given by Eq. 3 . Repeat the similar steps mentioned above until the SOM has trained completely. ẵ í l w a xj t - . t 3 Hai V Pham hai@spice.ci.ritsumei.ac.jp 9
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Nhật Quang
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Giới thiệu trí tuệ nhân tạo - TS. Đào Anh Nam
Nhập môn trí tuệ nhân tạo
Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Trần Minh Thái
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Biểu diễn bài toán & tìm lời giải
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Bài 1, 2: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo - Agen thông minh
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Ngọc Hiếu
Giáo trình Nhập môn trí tuệ nhân tạo - ĐH Đà Lạt
Nhập môn trí tuệ nhân tạo
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.