Поиск

Закладки

Озвучивание недоступно

Озвучить книгу

Изменить режим чтения

Изменить размер шрифта

Оглавление

Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения

ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ПРИКЛАДНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ

Предыдущая страница

Следующая страница

Table of contents

ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ПРИКЛАДНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ -

1.1. Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов

1.2. Алгоритм AdaBoost

1.3. Метод линейного дискриминанта Фишера

1.4. Алгоритм монотонной коррекции

1.5. Метод релевантных векторов

1.6. Метод радиальных базисных функций

1.7. Метод опорных векторов для линейно неразделимой выборки

1.8. Алгоритм INCAS

1.9. Метод прогнозирования формы множества

1.10. Метод бустинга

1.11. Метод бэггинга

1.12. Метод потенциального бустинга

1.13. Метод на основе функции ядра

1.14. Алгоритм Мак-Каллока - Питтса

1.15. Алгоритм персептрона

1.16. Метод прореживания двухслойной нейронной сети

1.17. Алгоритм нейронной сети Кохонена

1.18. Базовый интеллектуальный метод в нейрокриптографии

ГЛАВА 2. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ НА ПРЕЦЕДЕНТАХ +

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Данный блок поддерживает скрол*