Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"učení s nápovědou"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí
 Reitermanová, Zuzana
Název práce: Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí Autor: Zuzana Reitermanová Katedra: Katedra softwarového inženýrství Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. e-mail vedoucího: mrazova@ksi.ms.mff.cuni.cz Abstrakt: Model vrstevnatých neuronových sítí je známý především díky své univerzální aproximační schopnosti. Již základní algoritmus zpětného šíření dává výsledky použitelné v reálných aplikacích. Efektivní řešení složitých úloh by však mělo vyhovovat náročným požadavkům na rychlost procesu učení a na transparentní strukturu vytvořené sítě. Ta totiž souvisí s lepší schopností sítě zobecňovat extrahované znalosti a následně i se snazší in- terpretací funkce naučené sítě. Lepšího zobecňování lze dosáhnout použitím různých technik, jako je např. učení s nápovědou, prořezávání a analýza citlivosti. Mezi rychlé algoritmy učení pak patří metody konjugovaných gra- dientů. V první části této práce jsme shrnuli a navzájem porovnali výše zmíněné techniky. Následně jsme odvodili novou metodu, která v sobě spojuje výhody předchozích technik. Navržený algoritmus je inspirovaný extrémně rychlou metodou škálovaných konjugovaných gradientů....
Úplný záznam
Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí
 Reitermanová, Zuzana
Název práce: Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí Autor: Zuzana Reitermanová Katedra: Katedra softwarového inženýrství Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. e-mail vedoucího: mrazova@ksi.ms.mff.cuni.cz Abstrakt: Model vrstevnatých neuronových sítí je známý především díky své univerzální aproximační schopnosti. Již základní algoritmus zpětného šíření dává výsledky použitelné v reálných aplikacích. Efektivní řešení složitých úloh by však mělo vyhovovat náročným požadavkům na rychlost procesu učení a na transparentní strukturu vytvořené sítě. Ta totiž souvisí s lepší schopností sítě zobecňovat extrahované znalosti a následně i se snazší in- terpretací funkce naučené sítě. Lepšího zobecňování lze dosáhnout použitím různých technik, jako je např. učení s nápovědou, prořezávání a analýza citlivosti. Mezi rychlé algoritmy učení pak patří metody konjugovaných gra- dientů. V první části této práce jsme shrnuli a navzájem porovnali výše zmíněné techniky. Následně jsme odvodili novou metodu, která v sobě spojuje výhody předchozích technik. Navržený algoritmus je inspirovaný extrémně rychlou metodou škálovaných konjugovaných gradientů....
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English