Nguồn: Học viện Kỹ thuật Quân sự, 2013
Mã số: 26086 2015 7.5 MB 356 8,556 0  0  

Giới thiệu chung về mạng neuron Bài 1: Mạng nơron nhân tạo - giới thiệu chung Bài 2: Mô hình, kiến trúc mạng nơron và các bài toán cơ bản Bài 3: Perceptron Bài 4: Luậthọc HEBB Bài 5-6: Quy tắc học Widrow-HOFF Bài 7-8: Mạng nhiều lớp (MLP) và thuật toán “Lan truyền ngược” Bài 9: Quy tắc học liên kết Bài 10-11: Quy tắc học thi đấu Bài 12-13: Mạng Radial Basis Function.. | Xem..

Nguồn: Trường ĐH Bách Khoa Tp.HCM, 2010
Mã số: 24932 2014 1.0 MB 93 2,181 0  1  

Chương 1 : Logic mờ và ứng dụng Chương 2 : Mạng neuron nhân tạo Chương 3 : Hệ thống neuron - mờ và mờ - neuron Chương 4 : Giải thuật di truyền Tài liệu tham khảo | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng, 2013
Mã số: 24762 2013 3.5 MB 191 17,541 1  1  

Chương 1 : Mô hình neuron và Cấu trúc mạng Chương 2 : Quy tắc học của perceptron Chương 3 : Không gian vec tơ trọng số và tín hiệu Chương 4 : Các biến đổi tuyến tính đối với mạng neuron Chương 5 : Học Hebb được giám sát Chương 6 : Các mặt đặc tính và các điểm tối ưu Chương 7 : Tối ưu hoá đặc tính Chương 8 : Quy tắc học Widrow-Hoff Chương 9 : Lan truyền.. | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Công nghệ Sài Gòn, 2012
Mã số: 23873 2012 1.7 MB 84 23,908 1  0  

Chương 1: Lý thuyết âm thanh và tiếng nói Chương 2: Lý thuyết nhận dạng tiếng nói Chương 3: Tín hiệu thời gian liên tục Chương 4: Mạng neuron Chương 5: Giới thiệu hàm và toobox trong MATLAB cần để xây dựng hệ thống nhận dạng tiếng nói bằng mạng neuron Chương 6: Xây dựng chương trình mô phỏng nhận dạng tiếng nói bằng mạng neuron MLP Kết.. | Xem..

Nguồn: Bài báo, 2011
Mã số: 16923 2011 271.9 kB 19 9,349 0  0  

Trong hệ thống thông tin số, chất lượng tín hiệu thu chịu ảnh hưởng nhiều loại nhiễu như: nhiễu nhiệt, fading, interference... Để giảm bit lỗi tín hiệu thu, có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng, trong đó có bộ cân bằng. Bài báo đề cập ứng dụng mạng neuron (Neural Networks) vào bộ cân bằng triệt nhiễu liên ký tự ISI, phát triển từ [4,5]. Các chương trình mô.. | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2009
Mã số: 10108 2009 1.8 MB 195 18,334 17  1  

Chương 1: Khái niệm chung Chương 2: Mô hình neuron và cấu trúc mạng Chương 3: Perceptron Chương 4: Bộ lọc thích nghi tuyến tính Chương 5: Lan truyền ngược Chương 6: Mạng cơ sở radial Chương 7: Mạng tự tổ chức Chương 8: Định lượng vec tơ học Chương 9: Mạng hồi quy Chương 10: Các chủ đề nâng cao Chương 11: Tham chiếu các đối tượng của mạng Chương 12: Demo và ứng dụng Chương 13: Simulink | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2009
Mã số: 4861 2009 1.1 MB 57 12,665 13  2  

PHẤN I: LÝ THUYẾT Chương 1: Mở đầu Chương 2: Lý thuyết âm thanh và tiếng nói Chương 3: Lý thuyết nhận dạng tiếng nói Chương 4: Mạng Noron trong nhận dạng tiến nói PHẦN II: MÔ PHỎNG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI BẰNG MẠNG NEURON TIẾN ĐA LỚP BẰNG MATLAB Chương 5: Giới thiệu các hàm và toolbox trong matlab Chương 6: Xây dựng chương trình nhận dạng phát âm mười chữ số tiếng Việt.. | Xem..

Nguồn: Học Viện Kĩ Thuật Quân Sự, 2009
Mã số: 9411 2009 284.0 kB 24 10,601 7  1  

I. Tổng quan về nhận dạng 1.1 Không gian biểu diễn đối tượng, không gian diễn dịch 1.2 Mô hình và bản chất của quá trình nhận dạng II. Mạng nơ ron nhân tạo và Nhận dạng theo mạng neuron. 2.1 Bộ não và neuron sinh học 2.2. Mô hình mạng neuron nhân tạo 2.3. Mạng nơ ron nhiều lớp lan truyền ngược sai số (Back-propagation Neural Network) 2.5. Ứng dụng mạng nơ ron lan truyền ngược.. | Xem..

Nguồn: Tạp chí Phát triển khoa học, 2007
Mã số: 4634 2008 317.8 kB 7 32,180 40  3  

Ước lượng chi phí chung cư trong giai đoạn ban đầu của dự án là một công việc khó khăn của các công ty tư vấn. Áp dụng mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial Neural Network, ANN) để ước lượng chi phí các dự án xây dựng đã được thế giới thực hiện từ lâu nhưng với VN là rất mới. Vì vậy bài báo này là một minh chứng cho việc áp dụng thành công.. | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2008
Mã số: 837 2008 595.0 kB 6,433 3  3  

Trong những năm gần đây, người ta thường nhắc đến “Trí tuệ nhân tạo” như là một phương thức mô phỏng trí thông minh của con người từ việc lưu trữ đến xử lý thông tin. Và nó thực sự đã trở thành nền tảng cho việc xây dựng các thế hệ máy thông minh hiện đại. Cũng với mục đích đó, nhưng dựa trên quan điểm nghiên cứu hoàn toàn khác, một.. | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2008
Mã số: 259 2008 720.4 kB 97 11,816 22  8  

Phần I. Cơ sở lý thuyết mạng neuron cho vấn đề nhận dạng tiếng nói Chương 1. Mở đầu: Khái niệm về những thành phần và kiến trúc cơ bản của mạng neuron. Chương 2. Phương pháp học cho mạng tiến đa mức: Các quy tắc học, mô hình học và thuật toán học (thuật toán back-propagation) cho mạng tiến (feedforward) đa mức. Đánh giá và cải thiện tính năng thuật.. | Xem..

Nguồn: Bộ môn Hệ thống thống tin và Toán ứng dụng, Khoa CNTT và truyền thông, ĐH Cần Thơ, 2007
Mã số: 367 2007 8.2 MB 181 44,523 38  28  

Môn Trí Tuệ Nhân Tạo (TTNT) cung cấp kiến thức tổng quát nhưng tương đối đầy đủ và khá chi tiết về một số lĩnh vực của ngành học TTNT. Trong khuôn khổ 45 tiết, giáo trình sẽ giới thiệu các kiến thức cơ sở của trí tuệ nhân tạo, mục tiêu và các lĩnh vực nghiên cứu, các cấu trúc và chiến lược giải quyết vấn đề trong các nhánh nghiên cứu khác nhau của.. | Xem..