Ugrás a fő tartalmi területre
Mesterséges Intelligencia Almanach
Könyvek
Mesterséges intelligencia
Neurális hálózatok
Fogalomtár
Kutatók
Szerzők
Címlap
→
súly
Megtekintés
Hivatkozók
Hivatkozók
Mesterséges Intelligencia
10.5. Az internetes bevásárlás világa
14.5. Közelítő következtetés Bayes-hálókban
14.7. Egyéb módszerek a bizonytalan környezetben történő következtetéshez
15.4. Kalman-szűrők
15.6. Beszédfelismerés
18.3. Döntési fák megalkotása tanulással
18.4. Hipotézishalmaz együttes tanulása
20.3. Rejtett változókkal történő tanulás: az EM algoritmus
20.5. Neurális hálók
20.8. Összefoglalás
21.4. A megerősítéses tanulás általánosító-képessége
24.3. Előzetes képfeldolgozási műveletek
Neurális hálózatok
1.3. A neurális hálózatok alapvető számítási képességei, felhasználási területei
3.2. Az adaline
3.4. További elemi neuronok
4.3. Az MLP konstrukciójának általános kérdései
5.1. Az RBF (Radiális Bázisfüggvényes) hálózat
5.2. A CMAC hálózat
8.2. Dinamikus neurális modellek
8.3. Előrecsatolt időfüggő hálózatok
8.4. Visszacsatolt (rekurzív) hálózatok
8.6. Dinamikus hálók alkalmazása
10.1. Hebb tanulás
10.3. Kohonen háló, kompetitív hálózatok
12.3. KBANN, a tudás alapú neurális hálózat
Hivatkozók
Mesterséges Intelligencia
10.5. Az internetes bevásárlás világa
14.5. Közelítő következtetés Bayes-hálókban
14.7. Egyéb módszerek a bizonytalan környezetben történő következtetéshez
15.4. Kalman-szűrők
15.6. Beszédfelismerés
18.3. Döntési fák megalkotása tanulással
18.4. Hipotézishalmaz együttes tanulása
20.3. Rejtett változókkal történő tanulás: az EM algoritmus
20.5. Neurális hálók
20.8. Összefoglalás
tovább