Neyron tarmoq asosida obyektlarni tanib olish


Tajriba orttirish uchun misol va topshiriqlar



Download 240,98 Kb.
bet8/9
Sana23.06.2022
Hajmi240,98 Kb.
#696535
1   2   3   4   5   6   7   8   9
Bog'liq
15- мавзу.(NT sinflashtirish) 457-469

Tajriba orttirish uchun misol va topshiriqlar.
1- topshiriq. Nazariy qismni o`zlashtirish va B/B/B jadvalini to`ldirish.
B/B/B texnikasini qo`llash bo`yicha ko`rsatma.
1. Ma’ruza rejasiga mos holda 2-ustunni to`ldiring.
2. O`ylang, juftlikda hal eting va javob bering, ushbu savollar bo`yicha nimani bilasiz, 3-ustunni to`ldiring.
3. O`ylang, juftlikda hal eting va javob bering, ushbu savollar bo`yicha nimani bilish kerak, 4-ustunni to`ldiring.
4. Ma’ruzani o`qing va materiallar bilan tanishing.
5. 5-ustunni to`ldiring.
B/B/B jadvali (Bilaman/Bilishni hoxlayman/Bilib oldim)



Mavzu savoli

Bilaman

Bilishni hoxlayman

Bilib oldim

1.













2.













3.













4.













5.













2-topshiriq. “Bilib oldim” ustuni asosida “T” jadvalini to`ldirish. Nazariy qismdan tayanch iboralarni aniqlash va “T” jadvalini qurish.

Tayanch ibora

Mazmuni

1.




2.




...




n.






15-ma’ruzalar uchun adabiyotlar



  1. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: изд-во СССР-США СП “ParaGraph”, 1990. 160 с.

2. Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга = Principlesof Neurodynamic: Perceptron sand the Theory of Brain Mechanisms. -М.: Мир, 1965. -480 с.
3. 13. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.
4. 21. И.А.Бессмертный. Искусственный интеллект - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. -132 с.

  1. 5. 22. Sankar K. Pal, Sushmita Mitra, Multilayer Perceptron, Fuzzy Sets, and Classification //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5,1992, pp. 683-696.

  2. 6. 23. Bernard Widrow, Michael A. Lehr, 30 Years of Adaptive Neural Networks: Perceptron, Madaline, and Backpropagation //Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992, pp.327-354.

  3. 7. 24. Paul J. Werbos, Backpropagation Through Time: What It Does and How to Do It //Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992, pp.309-319.


Download 240,98 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8   9




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish