Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Fast automatic configuration of artificial neural networks used for binary patterns recognition

100%

Horzyk A.

2001

tom Vol. 3

107-115

This paper presents a powerful method of an automatically generated architecture of neural networks used for binary patterns recognition, which can quickly and automatically reduce synapses in a way of minimally reducing a quality of recognition and a quality of generalization. Moreover, this method computes all weights in two runs over a learning sequence, what makes this method very fast. First, the method calculates all binary features for each pattern and then weights are computed. Furthermore, there is a quality of generalization considered because it is one of the most important factors of recognition while using neural networks.

W artykule zaprezentowano metodę, która jest w stanie całkowicie automatycznie stworzyć architekturę sieci neuronowej dla problemów rozpoznawania wzorców binarnych. Potrafi ona również szybko i automatycznie zredukować synapsy w taki sposób, że jakość generalizacji ulega minimalnemu pogorszeniu dla zadanych kryteriów. Wyznaczenie wszystkich wag sieci neuronowej następuje po dwukrotnym przejrzeniu ciągu uczącego co sprawia, iż zaprezentowana metoda jest bardzo szybka. Najpierw obliczane są wszystkie cechy binarne dla każdego wzorca, a następnie wyznaczane są wagi. W artykule rozważany jest również problem jakości generalizacji, ponieważ jest to jeden z najistotniejszych czynników rozważanych przy rozpoznawaniu, gdy stosowane są sieci neuronowe.

Efficiency of artificial intelligence models due to data association and availability

63%

Horzyk A. , Dudek-Dyduch E.

tom R. 15, nr 12

158-164

This paper discusses effectiveness of algorithms, computational complexity and a new data association model. It introduces a novelty Associative Graph Neurocomputing AGNC together with Associative Graph Data Structure AGDS and Actively Associated Data Neural Networks AADNN that can make able to avoid some computational complexity problems and make computation more likely to natural information processing. Moreover, the paper draw attention on benefits from complete data availability before beginning of an adaptation process.

W artykule podjęto dyskusję efektywności algorytmów, złożoności obliczeniowej i nowych asocjacyjnych modeli danych. Artykuł przedstawia nowy rodzaj grafowych obliczeń neuroasocjacyjnych razem z grafowymi asocjacyjnymi strukturami danych AGDS oraz aktywnymi asocjacyjnymi sieciami neuronowymi AADNN, które mogą rozwiązać pewne problemy związane ze złożonością obliczeniową i sprawią, że obliczenia będą bardziej podobne do biologicznych procesów obliczeniowych. Ponadto artykuł porusza kwestię korzyści wynikających z dostępności danych przed rozpoczęciem procesu uczenia.