Результати пошуку

...болічного тангенсу]</ref> для того, щоб ввести деяку нелінійність в роботу мережі, але при цьому не дуже сильно змінити результат її роботи. [[Категорія:Нейронні мережі]] ...

...тів, мережі Гопфілда працюють до досягнення рівноваги, коли наступний стан мережі дорівнює попередньому. == Архітектура мережі == ...

[[Категорія:Нейронні мережі]] ...

...ple recursive neural network.svg|thumbnail|Архітектура простої рекурсивної мережі]] ...я у батьківські із застосуванням вагової матриці, яка є спільною для всієї мережі, та нелінійності, такої як [[гіперболічний тангенс]]. Якщо ''c''<sub>1</sub ...

...аптивний лінійний елемент. ADALINE по суті є одношаровою [[Штучні нейронні мережі|нейронною мережею]].<ref>{{cite book |url=https://books.google.com/books?id [[Категорія:Нейронні мережі]] ...

[[Категорія:Нейронні мережі]] [[Категорія:Мережі]] ...

...а нейронна мережа містить дві [[Нейронна мережа прямого поширення|нейронні мережі прямого поширення]], ''f'' та ''g''. Коли ця мережа розгортається в часі, т Потім тренування відбувається подібним чином, як і при тренуванні нейронної мережі прямого поширення [[Зворотне поширення|зворотним поширенням]], за тим виклю ...

[[Категорія:Нейронні мережі]] ...

...який визначає, як швидко або наскільки точні можуть бути розроблені штучні мережі. ...між дійсним і бажаним значенням нейронної δ=y-d та корегування параметрів мережі в бік зменшення цієї похибки<ref>{{Cite book|title=Введение в искусственный ...

...tput neuron}}) не має наступників, й отже, слугує інтерфейсом виходу всієї мережі. == Нейронні мережі як функції == ...

[[Категорія:Нейронні мережі]] ...

...оливання активності окремих елементів (нейронів), груп елементів або всієї мережі. В останні роки теорія [[штучні нейронні мережі|нейронних мереж]] привертає увагу багатьох дослідників. Інтерес до нейронни ...

...ділювальний аналіз]], [[наївний баєсів класифікатор]], і [[штучні нейронні мережі]].<ref name=":0">ai-faq [http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part2/ === Нейронні мережі === ...

...ng machines, ELM}})&nbsp;— це [[Нейронна мережа прямого поширення|нейронні мережі прямого поширення]] для [[Задача класифікації|класифікування]] або [[Регрес ...вати добру продуктивність узагальнення, і вчитися в тисячі разів швидше за мережі, треновані застосуванням [[Зворотне поширення|зворотного поширення]].<ref>{ ...

...онкурентне навчання працює шляхом підвищення спеціалізації кожного вузла в мережі. Воно добре підходить для пошуку [[Кластерний аналіз|кластерів]] у межах да Відповідно, окремі нейрони у мережі навчаються спеціалізуватися на [[Ансамблеве навчання|ансамблях]] подібних м ...

[[Категорія:Нейронні мережі]] ...

Арифметичний кодер у PAQ здійснений шляхом збереження верхньої та нижньої мережі ''x'' для кожного кроку передбачення, спочатку [0;1]. Після кожного передба === Нейронні мережі для змішування === ...

...е навчання|машинного навчання]], в першу чергу на основі [[Штучні нейронні мережі|штучних нейронних мереж]]<ref>{{cite web|title=Support vector machines spee ...lph.de/neuralNet.html |date=28 березня 2019 }}&nbsp;— Реалізація нейронної мережі на JavaScript для розпізнавання цифр написаних від руки на основі бази MNIS ...

..., [[Лінійна регресія|лінійну регресію]], [[Штучна нейронна мережа|нейронні мережі]] тощо. ...

'''Нейронні мережі Кохонена'''&nbsp;— клас [[Штучна нейронна мережа|нейронних мереж]], основни * Мережі векторного квантування сигналів<ref>Hecht-Nielsen, R. (1990), Neurocomputin ...