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
Chapter 7: Neural Networks
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Chapter 7: Neural Networks
Minh Hưng
118
75
ppt
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Chapter 7: Neural Networks present about Neural Networks Representation, Appropriate problems for Neural Network Learning, Perceptrons, Multilayer Networks and the Backpropagation algorithm, Remarks on the Backpropagation algorithm, Neural network application development. | Chapter 7: Neural Networks Assoc. Prof. Dr. Duong Tuan Anh HCMC University of Technology July 2015 Outline 1. Neural Networks Representation 2. Appropriate problems for Neural Network Learning 3. Perceptrons 4. Multilayer Networks and the Backpropagation algorithm 5. Remarks on the Backpropagation algorithm 6. Neural network application development 7. Benefits and Limitations of Neural networks 8. Neural network applications 9. RBF neural network 1. NEURAL NETWORK REPRESENTATION An ANN is composed of processing elements called or perceptrons, organized in different ways to form the network’s structure. Processing Elements An ANN consists of perceptrons. Each of the perceptrons receives inputs, processes inputs and delivers a single output. The input can be raw input data or the output of other perceptrons. The output can be the final result (e.g. 1 means yes, 0 means no) or it can be inputs to other perceptrons. The network Each ANN is composed of a collection of perceptrons | Chapter 7: Neural Networks Assoc. Prof. Dr. Duong Tuan Anh HCMC University of Technology July 2015 Outline 1. Neural Networks Representation 2. Appropriate problems for Neural Network Learning 3. Perceptrons 4. Multilayer Networks and the Backpropagation algorithm 5. Remarks on the Backpropagation algorithm 6. Neural network application development 7. Benefits and Limitations of Neural networks 8. Neural network applications 9. RBF neural network 1. NEURAL NETWORK REPRESENTATION An ANN is composed of processing elements called or perceptrons, organized in different ways to form the network’s structure. Processing Elements An ANN consists of perceptrons. Each of the perceptrons receives inputs, processes inputs and delivers a single output. The input can be raw input data or the output of other perceptrons. The output can be the final result (e.g. 1 means yes, 0 means no) or it can be inputs to other perceptrons. The network Each ANN is composed of a collection of perceptrons grouped in layers. A typical structure is shown in Fig.2. Note the three layers: input, intermediate (called the hidden layer) and output. Several hidden layers can be placed between the input and output layers. Figure 2 2. Appropriate Problems for Neural Network ANN learning is well-suited to problems in which the training data corresponds to noisy, complex sensor data. It is also applicable to problems for which more symbolic representations are used. The backpropagation (BP) algorithm is the most commonly used ANN learning technique. It is appropriate for problems with the characteristics: Input is high-dimensional discrete or real-valued (e.g. raw sensor input) Output is discrete or real valued Output is a vector of values Possibly noisy data Long training times accepted Fast evaluation of the learned function required. Not important for humans to understand the weights Examples: Speech phoneme recognition Image classification Financial prediction 3. PERCEPTRONS A .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Chapter 7: Acquisition and Restructuring Strategies
Lecture Java: Chapter 7
Problem solutions: Chapter 7
Chapter 7: Field orientation
Chapter 7 Forces at work
Lecture Operating system concepts (9th Ed) - Chapter 19: Windows 7
TWENTY YEARS AFTER ALEXANDRE DUMAS CHAPTER 7
LUYỆN ĐỌC TIẾNG ANH QUA CÁC TÁC PHẨM VĂN HỌC –TEN YEARS AFTER ALEXANDRE DUMAS CHAPTER 7
Financial Analysis With Microsoft Excel-Mayes, Shank - Chapter 7
The Ecology of the Cambrian Radiation - Andrey Zhuravlev - Chapter 7
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.