только для медицинских специалистов

Раздел 1 / 3

Страница 1 / 68

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

Режим постраничного просмотра

/

На следующую главу

На последнюю страницу

Внимание! Часть функций, например, копирование текста к себе в конспект, озвучивание и т.д. могут быть доступны только в режиме постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется вход / регистрация

На следующую главу

Читать в приложении

Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения

Оглавление

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