Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  wykrywanie reguł rządzących danymi empirycznymi
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this paper, a possibility of discovering laws governing empirical data whose interrelations can be expressed in a multidimensional polynomial form is considered. A novel atypical perceptron with reciprocal type activation functions is proposed. This perceptron implements the polynomial relation and enables determining the polynomial coefficients by training the perceptron. The perceptron is simple and attractive to model intricate problems with many parameters. Such a situation takes place, among others, in calibration some measurement Instruments. Superiority of our approach over other methods of the law discovery is that it can better coup with a great number of dimensions of the describing polynomial.
PL
W pracy omawiana jest możliwość wykrywania reguł rządzących danymi empirycznymi, których wewnętrzne związki można wyrazić w postaci wielomianu wielowymiarowego. Zaproponowano nietypowy, nowatorski perceptron z funkcjami aktywacji typu 1/x. Perceptron ten implementuje zależności typu wielomianowego i umożliwia wyznaczenie współczynników wielomianu przez uczenie perceptronu. Jest to prosty perceptron, atrakcyjny w modelowaniu złożonych problemów z wieloma parametrami. Z taką sytuacją mamy do czynienia, między innymi, przy kalibracji niektórych przyrządów pomiarowych. Wyższość naszego podejścia nad innymi metodami wykrywania tych reguł polega na tym, że pozwala ono lepiej radzić sobie z dużą liczbą wymiarów wielomianu opisującego zbiór danych empirycznych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.