Մենք հանդիսանում ենք կապող օղակ հեղինակների և պատվիրատուների միջև:

Մեր կայքում դուք կարող եք պատվիրել նյութեր՝ ուղղիղ կապ հաստատելով մասնագետներից ցանկացածի հետ:
    Նեյրոնային  ցանցերի մոդելների մշակում որոշ ֆունկցիաների իրականացման համար

    Դիպլոմային | Կենսաբանություն

    Նեյրոնային ցանցերի մոդելների մշակում որոշ ֆունկցիաների իրականացման համար

    Էջերի քանակ: 34

    Կոդ: #27143

    17000 դր.




    Բովանդակություն
    Օգտագործված գրականության ցանկ

    Գրականություն

    1. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных // Докл. АН СССР, том 108, с. 2, 1956.

    2 Kolmogorov A.N. On the Representation of Continuous Functions of Many Variables by Superposition of Continuous Functions of One Variable and Addition, American Math. Soc. Transl., 28 (1963), pp. 55-63.

    3. Hecht-Nielsen R. Kolmogorov's Mapping Neural Network Existence Theorem // IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, 1987, Vol. 3, pp. 11-13.

    4. Арнольд В.И. // Докл. АН СССР, том 114, N 4, 1957.

    5.Повторная публикация: Нейрокомпьютер, N 1-2, с. 51-55, 1994.

    6. + Нейропакеты – современный интеллектуальный инстр

                7. http://apsheronsk.bozo.ru/Neural/Lec2.html

    8. http://www.neuroproject.ru/aboutproduct.php?info=dedinfo

     

     

     

     

     

    Բովանդակություն

    Ներածություն

    Գլուխ 1. Նեյոնային ցանցեր

    1. Արհեստական նեյրոն

     

    Գլուխ2  ”Back propagation” ալգորիթմի օգտագործումը գործնական խնդիրների լուծման համար

    2.1. "back propagation" ալգորիթմի  ընդհանուր նկարագրությունը

    2.2.  Ցանցի ուսուցումը

    2.3. Կլաստերների առաջնային ձևավորում

    2.4 Նեյրոնների քանակը նեյրոնային ցանցերի թաքնված շերտերում

    2.5. Մուտքային և ելքային տվյալների որոշում

     

    Գլուխ 3. Ֆունկցիաների իրականացման մեթոդներ նեյրոնային ցանցերով

    3.1.Ֆունկցիաների իրականացման մեթոդներ նեյրոնային ցանցերով

    3.2  Ֆունկցիաների ներկայացումը նեյրոնային ցանցերում

    3.3. Կալմագորով- Առնոլդ  թեորեմը

    3.4. Հեխտ-Նիլսենի աշխատանքը

    3.5 Հետևություններ Կալմոգորով-Առնոլդ- Հեխտ-Նիլսենի թեորեմից

     

    Գլուխ  4.  Ֆունկցիաների իրականացում նեյրոնային  ցանցերով  Deductor միջավայրում

    4.1. Deductor փաթեթի կառուցվածքը 

    4.2 Տվյալների  վերլուծությունը  Deductor Studio-ում

    4.3.Կատարված փորձերը Deductor  միջավայրում 

    Գրականություն

     

    Եթե կայքում տեղադրված ինֆորմացիյան բավարար չէ հասկանալու համար նյութի պարունակությունը ուղարկեք հարցում և մեր մասնագետները կարճ ժամանակում կուղարկեն Ձեզ անրաժեշտ ինֆորմացիյան:
    Ուղարկել հարցում

    Եթե այս նյութը այն չէ ինչ դուք փնտրում էիք, ապա դուք կարող եք այն պատվիրել www.referat.am կայքում գրանցված մասնագետներից ցանկացածին շատ մատչելի և հուսալի (ողղիղ կապ մասնագետի հետ) եղանակներով:
    Պատվիրել նյութ

    Գնել նյութը


    Լրացրեք բոլոր դաշտերը
    Ձեր պատվերը հաջողությամբ ընդունված է: Մեր մասնագետները կարճ ժամանակ հետո կապ կհաստատեն Ձեզ հետ:

    referat.am kursayinner referatner diplomayinner tezer պատվիրել աշխատանքներ description_1 <p><strong>Գրականություն</strong></p> <p>1. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных // Докл. АН СССР, том 108, с. 2, 1956.</p> <p>2 Kolmogorov A.N. On the Representation of Continuous Functions of Many Variables by Superposition of Continuous Functions of One Variable and Addition, American Math. Soc. Transl., 28 (1963), pp. 55-63.</p> <p>3. Hecht-Nielsen R. Kolmogorov&#39;s Mapping Neural Network Existence Theorem // IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, 1987, Vol. 3, pp. 11-13.</p> <p>4. Арнольд В.И. // Докл. АН СССР, том 114, N 4, 1957.</p> <p>5.Повторная публикация: Нейрокомпьютер, N 1-2, с. 51-55, 1994.</p> <p>6. + Нейропакеты &ndash; современный интеллектуальный инстр</p> <p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 7. <a href="http://apsheronsk.bozo.ru/Neural/Lec2.htm">http://apsheronsk.bozo.ru/Neural/Lec2.htm</a>l</p> <p>8. http://www.neuroproject.ru/aboutproduct.php?info=dedinfo</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> <p>&nbsp;</p> description_2 <p><strong>Բովանդակություն</strong></p> <p>Ներածություն</p> <p><strong>Գլուխ 1. Նեյոնային ցանցեր</strong></p> <ol> <li>Արհեստական նեյրոն</li> </ol> <p style="margin-left:19.5pt">&nbsp;</p> <p><strong>Գլուխ2 &nbsp;&rdquo;Back propagation&rdquo; ալգորիթմի օգտագործումը գործնական խնդիրների լուծման համար </strong></p> <p><strong>2.1. &quot;</strong>back propagation&quot; ալգորիթմի &nbsp;ընդհանուր նկարագրությունը</p> <p><strong>2.2. </strong>&nbsp;Ցանցի ուսուցումը</p> <p><strong>2.3. </strong>Կլաստերների առաջնային ձևավորում</p> <p><strong>2.4 </strong>Նեյրոնների քանակը նեյրոնային ցանցերի թաքնված շերտերում</p> <p><strong>2.5.</strong> Մուտքային և ելքային տվյալների որոշում</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong>Գլուխ 3. Ֆունկցիաների իրականացման մեթոդներ նեյրոնային ցանցերով</strong></p> <p><strong>3.1.</strong>Ֆունկցիաների իրականացման մեթոդներ նեյրոնային ցանցերով</p> <p><strong>3.2</strong> &nbsp;Ֆունկցիաների ներկայացումը նեյրոնային ցանցերում</p> <p><strong>3.3</strong>. Կալմագորով- Առնոլդ&nbsp; թեորեմը</p> <p><strong>3.4.</strong> Հեխտ-Նիլսենի աշխատանքը</p> <p><strong>3.5 </strong>Հետևություններ Կալմոգորով-Առնոլդ- Հեխտ-Նիլսենի թեորեմից</p> <p>&nbsp;</p> <p><strong>Գլուխ&nbsp; 4.&nbsp; Ֆունկցիաների իրականացում նեյրոնային &nbsp;ցանցերով&nbsp; Deductor միջավայրում </strong></p> <p><strong>4.1. </strong>Deductor փաթեթի կառուցվածքը&nbsp;</p> <p><strong>4.2</strong> Տվյալների&nbsp; վերլուծությունը&nbsp; Deductor Studio-ում</p> <p><strong>4.3.</strong>Կատարված փորձերը Deductor&nbsp; միջավայրում&nbsp;</p> <p><strong>Գրականություն</strong></p> <p>&nbsp;</p> title_arm Նեյրոնային ցանցերի մոդելների մշակում որոշ ֆունկցիաների իրականացման համար title_eng convertot_1 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_2 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_3 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_4 Neyronayin canceri modelneri mzakum oroz funkcianeri irakanacman hamar convertot_5 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_6 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_7 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_8 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_9 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_10 Neyronayin canceri modelneri msakum oros funkcianeri irakanacman hamar convertot_11 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_13 Nejronajin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_14 Neyrwnayin canceri mwdelneri mshakum wrwsh funkcianeri irakanacman hamar convertot_15 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_16 Neyronayin canceri modelneri mshakym orosh fynkcianeri irakanacman hamar convertot_17 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar convertot_18 Neyronayin canceri modelneri mshakum orosh funkcianeri irakanacman hamar