Có 20+ tài liệu thuộc chủ đề "Mạng thần kinh"
000000253543.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGUYỄN TƯ HOÀN NHẬN DẠNG KÝ TỰ VIẾT TAY BẰNG MẠNG NEURON LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2010 Mục lụcDanh mục các kí hiệu viết tắt. Bài toán nhận dạng kí tự viết tay. Nhận dạng online. Nhận dạng off-line. Mạng neuron nhân tạo. Lý thuyết học và vấn đề nhận dạng mẫu. Nhận dạng...
000000253543-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨTên đề tài: Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng neuronTác giả luận văn: Nguyễn Tư Hoàn - Khóa: 2009-2010Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Linh GiangNội dung tóm tắt:a) Lý do chọn đề tàiTrong những năm gần đây, “Lý thuyết mạng neuron nhân tạo” đã có nhữngứng dụng đáng kể trong khoa học và...
000000253473.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1 CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO. 13 1.3.3 Mạng nơron nhân tạo. 17 1.4 Đặc trưng của mạng nơron. 20 1.5 Phân loại mạng nơron nhân tạo. 20 1.5.2 Một số loại mạng nơron. 24 1.6 Xây dựng mạng nơron. 25 1.7 Huấn luyện mạng nơron. 27 1.7.2 Học có giám sát trong mạng nơron....
000000253473-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Nghiên cứu mạng nơron và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt. Phạm Ngọc Nam Nghiên cứu về mạng nơron nhân tạo là một hướng nghiên cứu quan trọng, mới mẻ và có nhiều triển vọng. Đồng thời áp dụng mạng nơron để giải quyết bài toán nhận dạng...
000000254403.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo . Kết quả thực hiện . Mục đích nghiên cứu của luận văn là hiện thực hóa một cấu trúc mạng Neuron trên FPGA, xây dựng mô hình mạng Neuron trên phần cứng FPGA để làm cơ sở cho việc hiện thực hóa các giải thuật huấn luyện cho mạng Neuron trên chip, và...
000000254403-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Luận văn: Nghiên cứu mạng Neuron nhân tạo và thực hiện mô hình NN trên FPGA Tác giả luận văn: Nguyễn Mạnh Hùng Khóa: 2009 Người hướng dẫn: TS. Tuy nhiên, có một lợi điểm trong chính cấu trúc của mạng Neuron là tính song song vốn có của chúng, do đó rất phù...
000000272503-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
1 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: Ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo đồ thị phụ tải ngắn hạn hệ thống điện. TS Nguyễn Lân Tráng Nội dung tóm tắt: a) Lý do chọn đề tài Phụ tải điện là đối tượng phục vụ của ngành điện. Phụ tải điện luôn luôn thay đổi nên công...
000000272503.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
D báo ph ti. Mô hình m. La chu ra cho mô hình mng. La chu vào cho mô hình mng. Mô phng mhân to bng giao di. Thit lp các thông s u ca mng. th ph ti Hà Ni ngày 2/7/2012 và 9/7/2012 Hình 1.5: Minh ho mt nron sinh hc Hình 1.6: Mô hình toán hc ca...
104588.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
TỔNG QUAN VỀ TIẾNG NÓI VÀ MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI. 4 1.1 Sự hình thành và một số đặc điểm cơ bản của tiếng nói. 6 1.3 Một số tính chất thống kê của tiếng nói. 9 1.3.2 Thống kê đối với phổ tiếng nói. 10 1.4 Mô hình hình thành tiếng nói. 11 1.4.1 Lý...
104588-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
TÓM TẮT Luận văn trình bày một phương pháp thực hiện hệ thống nhận dạng Tiếng Việt sử dụng mạng Neural kết hợp với phân tích tín hiệu, trích chọn đặc trưng sử dụng LPC. Các tham số LPC được biến đổi thành các hệ số cepstral do chúng có đặc tính mạnh và ổn định hơn so với các...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Recurrent Neural Networks for Prediction Authored by Danilo P. Artificial neural network (ANN) models have been extensively studied with the aim of achieving human-like performance, especially in the field of pattern recognition.. He proposed some of the basic concepts such as that memory is composed of simple elements connected to each other via a number of different mechanisms (Medler 1998).....
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
There are many reasons for this, foremost amongst these is that adaptive filtering, prediction or identification do not require explicit a priori statistical knowledge of the input data.. an error calculation block (the difference between the desired response and the output of the filter structure);. a control (learning) algorithm for the adaptation of the weights.. The type of learning represented...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Such filters have immedi- ate application in the prediction of discrete time random signals that arise from some. The neuron, or node, is the basic processing element within a neural network. Such feedback can either be local to the neurons or global to the network (Haykin 1999b. When the inputs to a neural network are delayed versions of a discrete...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Activation Functions Used in Neural Networks. The choice of nonlinear activation function has a key influence on the complexity and performance of artificial neural networks, note the term neural network will be used interchangeably with the term artificial neural network. From these universal approximation properties, we then demonstrate the need for a sigmoidal activation function within a neuron. For rigour,...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Recurrent Neural Networks Architectures. Finally, further discussion of recurrent neural network architectures is provided.. By system we consider the actual underlying physics 2 that generate the data, whereas by model we consider a mathematical description of the system. 1 System identification, for instance, consists of choice of the model, model parameter estimation and model validation.. Figure 5.1 Effects of y...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Neural Networks as Nonlinear Adaptive Filters. Finally, issues concerning the choice of a neural architecture with respect to the bias and variance of the prediction performance are discussed.. Pearson (1995), in his article on nonlinear input–output modelling, shows that block oriented nonlinear models are a subset of the class of Volterra models. In the previous chapter, we have shown that...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
This enables derivation of the asymptotic stability (AS) and global asymptotic stability (GAS) criteria for neural relaxive systems. Stability and convergence are key issues in the analysis of dynamical adaptive sys- tems, since the analysis of the dynamics of an adaptive system can boil down to the discovery of an attractor (a stable equilibrium) or some other kind of fixed...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Data-Reusing Adaptive Learning Algorithms. In this chapter, a class of data-reusing learning algorithms for recurrent neural net- works is analysed. It is shown that the class of data-reusing algorithms outperforms the standard (a priori) algorithms for nonlinear adaptive filtering in terms of the instanta- neous prediction error. The relationships between the a priori and a posteriori errors, learning rate and...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
A normalised version of the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm is intro- duced. This has been achieved via local linearisation of the RTRL around the current point in the state space of the network. Such an algorithm provides an adaptive learn- ing rate normalised by the L 2 norm of the gradient vector at the output neuron. In the area...
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Convergence of Online Learning Algorithms in Neural Networks. 10.1 Perspective. Using the assump- tion of contractivity of the activation function of a neuron and relaxing the rigid assumptions of the fixed optimal weights of the system, the analysis presented is gen- eral and is applicable to a wide range of existing algorithms. It is shown that some of the results...