Normal view MARC view ISBD view

Algorytmy i metody uczenia sieci neuronowych w oparciu o zmodyfikowane twierdzenie Kołmogorowa : rozprawa doktorska / Jarosław Michalkiewicz ; Politechnika Koszalińska. Wydział Elektroniki i Informatyki

By:

Michalkiewicz, Jarosław [Autor]

Contributor(s):

Material type: Text

TextLanguage: Polish Publication details: Koszalin : [s.n.], 2014.Description: 76, [3] strony : ilustracje ; 30 cm + 1 dysk optyczny (CD ROM) ; 2 recenzjeContent type:

Tekst

Media type:

Bez urządzenia pośredniczącego
Komputer

Carrier type:

Wolumin
Dysk komputerowy

Other title:

Algorithms and methods of training neurol network basedon modified Kolmogorov's theorem

Subject(s):

Genre/Form:

Rozprawa doktorska

Online resources:

Dissertation note: Rozprawa doktorska. Politechnika Koszalińska. 2014. Summary: Tematem pracy są metody uczenia sztucznych sieci neuronowych w oparciu o zmodyfikowane twierdzenie Kołmogorowa. Autor zmodyfikował twierdzenie Kołmogorowa, przez wprowadzenie funkcji liniowej, potęgowej lub całkowitoliczbowej jako funkcji wewnętrznej. Umożliwiło to budowę metod numerycznych, które są proste w obliczeniach, dobrze zbieżne i o dowolnie małym błędzie aproksymacji.

Average rating: 0.0 (0 votes)

Holdings ( 1 )
Title notes ( 4 )

Holdings
Item type	Current library	Call number	Status	Date due	Barcode	Item holds
Doctor's thesis	Biblioteka Politechniki Koszalińskiej Informatorium	RD 199	Tylko na miejscu		09041004

Total holds: 0

Rozprawa doktorska. Politechnika Koszalińska. 2014.

Bibliografia na stronach 74-76.

Dostępne online dla wszystkich użytkowników bez ograniczeń, bez możliwości sporządzania kopii.

Tematem pracy są metody uczenia sztucznych sieci neuronowych w oparciu o zmodyfikowane twierdzenie Kołmogorowa. Autor zmodyfikował twierdzenie Kołmogorowa, przez wprowadzenie funkcji liniowej, potęgowej lub całkowitoliczbowej jako funkcji wewnętrznej. Umożliwiło to budowę metod numerycznych, które są proste w obliczeniach, dobrze zbieżne i o dowolnie małym błędzie aproksymacji.