Schița de curs

Introducere la Neural Networks

  1. Ce sunt Neural Networks
  2. Care este starea actuală în aplicarea rețelelor neuronale
  3. Neural Networks vs modele de regresie
  4. Învățare supravegheată și nesupravegheată

Prezentare generală a pachetelor disponibile

  1. nnet, neuronalnet și altele
  2. Diferențele dintre pachete și limitările sale
  3. Vizualizarea rețelelor neuronale

Se aplică Neural Networks

  • Conceptul de neuroni și rețele neuronale
  • Un model simplificat al creierului
  • Neuronul oportunităților
  • Problema XOR și natura distribuției valorilor
  • Natura polimorfă a sigmoidului
  • Alte funcții activate
  • Construcția rețelelor neuronale
  • Conceptul de conectare a neuronilor
  • Rețeaua neuronală ca noduri
  • Construirea unei rețele
  • Neuroni
  • Straturi
  • Cântare
  • Date de intrare și de ieșire
  • Interval de la 0 la 1
  • Normalizare
  • Învățare Neural Networks
  • Propagare înapoi
  • Propagarea pașilor
  • Algoritmi de antrenament în rețea
  • domeniul de aplicare
  • Estimare
  • Probleme cu posibilitatea de aproximare prin
  • Exemple
  • OCR și recunoaștere model de imagine
  • Alte aplicații
  • Implementarea unui job de modelare a rețelei neuronale care prezice prețurile acțiunilor listate

Cerințe

Se recomandă programarea în orice limbaj de programare.

  14 ore
 

Mărturii (3)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite