Ugrás a fő tartalmi területre
Mesterséges Intelligencia Almanach
Könyvek
Fogalomtár
Kutatók
Szerzők
Címlap
Hivatkozók
Mesterséges Intelligencia
17.2. Értékiteráció
18.2. Induktív tanulás
18.3. Döntési fák megalkotása tanulással
18.4. Hipotézishalmaz együttes tanulása
18.5. Miért működik a tanulás: a tanulás számítási elmélete
18.6. Összefoglalás
19. fejezet - A tudás szerepe a tanulásban
19.1. A tanulás logikai megfogalmazása
19.3. Magyarázatalapú tanulás
19.4. Tanulás releváns információ alapján
19.5. Induktív logikai programozás
20.2. Teljes adattal történő tanulás
20.4. Példányalapú tanulás
20.5. Neurális hálók
20.6. Kernelgépek
20.8. Összefoglalás
21.1. Bevezetés
21.2. Passzív megerősítéses tanulás
21.3. Aktív megerősítéses tanulás
21.4. A megerősítéses tanulás általánosító-képessége
21.5. Stratégiakeresés
21.6. Összefoglalás
22.1. A kommunikáció mint cselekvés
22.3. Szintaktikai analízis (elemzés)
22.5. Szemantikai értelmezés
24.1. Bevezetés
24.3. Előzetes képfeldolgozási műveletek
24.5. Objektumok felismerése
24.7. Összefoglalás
25.3. Érzékelés a robotikában
25.4. Mozgástervezés
25.5. Bizonytalan mozgások tervezése
27.1. Ágensösszetevők
2. B2. Az algoritmusok leírása pszeudokóddal
Neurális hálózatok
1.2. A neurális hálózat elemei, topológiája
1.3. A neurális hálózatok alapvető számítási képességei, felhasználási területei
1.4. A neurális hálózatok approximációs képessége
2.1. Ellenőrzött tanulás (tanítóval történő tanítás)
2.3. A statisztikus tanuláselmélet alapjai
2.4. Tanulás és statisztikai becslések
2.5. Determinisztikus és sztochasztikus szélsőérték-kereső eljárások
3.1. A Rosenblatt perceptron
3.3. Egy processzáló elem szigmoid kimeneti nemlinearitással
4.1. Az MLP felépítése
4.3. Az MLP konstrukciójának általános kérdései
5. fejezet - Bázisfüggvényes hálózatok
5.1. Az RBF (Radiális Bázisfüggvényes) hálózat
5.2. A CMAC hálózat
5.3. Az MLP és a bázisfüggvényes hálózatok összehasonlítása
6. fejezet - Kernel módszerek
« első
‹ előző
1
2
3
következő ›
utolsó »
Hivatkozók
Mesterséges Intelligencia
2.4. Az intelligens ágensek struktúrája
1.3. A mesterséges intelligencia története
3.1. Problémamegoldó ágensek
3.2. Példaproblémák
3.3. Megoldások keresése
3.4. Nem informált keresés
3.7. Összefoglalás
4.1. Informált (heurisztikus) keresési stratégiák
4.2. Heurisztikus függvények
4.3. Lokális kereső algoritmusok és optimalizációs problémák
tovább