Course Outline

Inleiding tot Neural Networks

  1. Wat zijn Neural Networks
  2. Wat is de huidige status bij het toepassen van neurale netwerken?
  3. Neural Networks versus regressiemodellen
  4. Begeleid en niet-begeleid leren

Overzicht van beschikbare pakketten

  1. NNET, Neuralnet en anderen
  2. Verschillen tussen pakketten en itls-beperkingen
  3. Neurale netwerken visualiseren

Toepassen Neural Networks

  • Concept neuronen en neurale netwerken
  • Een vereenvoudigd model van de hersenen
  • Kansen neuron
  • XOR-probleem en de aard van de verdeling van waarden
  • De polymorfe aard van het sigmoïdale
  • Andere geactiveerde functies
  • Bouw van neurale netwerken
  • Het concept van neuronen verbindt
  • Neuraal netwerk als knooppunten
  • Bouwen aan een netwerk
  • Neuronen
  • Lagen
  • Weegschaal
  • Invoer- en uitvoergegevens
  • Bereik 0 tot 1
  • Normalisatie
  • Leren Neural Networks
  • Achterwaartse voortplanting
  • Stappen voortplanting
  • Algoritmen voor netwerktraining
  • Toepassingsgebied
  • Schatting
  • Problemen met de mogelijkheid van onderlinge aanpassing door
  • Voorbeelden
  • OCR en herkenning van beeldpatronen
  • Andere toepassingen
  • Implementatie van een neurale netwerkmodelleringstaak die aandelenkoersen van beursgenoteerde

Requirements

Programmeren in elke aanbevolen programmeertaal.

  14 Hours
 

Getuigenissen (3)

Related Courses

Related Categories