ZGŁOŚ PROBLEMikona ozdobna

Pola oznaczone gwiazdką (*) są wymagane
*
*
*
*
captcha
Zapoznałem/am się i akceptuję regulamin oraz politykę prywatności *

ODSYŁACZE

Link do zasobu (portal):

Link do zasobu (skrót):

http://zasobynauki.pl/zasoby/14803

Link do zasobu (repozytorium):

https://id.e-science.pl/records/14803

Typ zasobu: praca dyplomowa

Algorytmy uczenia sieci neuronowych odporne na błędy w danych

Widok

Metadane zasobu

Tytuł Algorytmy uczenia sieci neuronowych odporne na błędy w danych
Osoby Autorzy: Andrzej Rusiecki
Partner: Politechnika Wrocławska
Opis O ile na gruncie statystyki rozwija się już od dłuższego czasu nurt zwany statystyką odporną i zajmujący się właśnie opisywaniem i docelowo niwelowaniem wpływu danych odstających i błędów grubych na rezultaty działania metod statystycznych, o tyle analogiczne podejście nie pojawiało się jeszcze praktycznie w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych, a problem występowania dużych zakłóceń w danych uczących poruszony został zaledwie w kilku artykułach. Ponadto wszystkie, z kilku istniejących do tej pory metod, działają na bardzo podobnej zasadzie, która powoduje, że ich odporność i efektywność jest mocno ograniczona. Opierają się one bowiem jedynie na pewnych modyfikacjach funkcji błędu, mających zmniejszać wpływ dużych zakłóceń na proces uczenia sieci. Z tego powodu
uzasadnione wydaje się podjęcie próby uwzględnienia tematyki błędów grubych i danych odstających od ogółu w metodach uczenia sieci neuronowych. (Polski)
Uwagi: Praca doktorska.
Słowa kluczowe "sieci neuronowe"@pl, "algorytmy uczące"@pl
Klasyfikacja Typ zasobu: praca dyplomowa
Dyscyplina naukowa: dziedzina nauk technicznych (2011)
Grupa docelowa: naukowcy, studenci
Szkodliwe treści: Nie
Charakterystyka Miejsce powstania: Wrocław
Czas powstania: 2007
Liczba stron: 130
Promotor: Ewa Skubalska-Rafajłowicz
Język zasobu: Polski
Identyfikatory: OAI: 1908
Linki zewnętrzne
Licencja ID-NC-ND
Informacje techniczne Deponujący: Olga Schabowicz
Data udostępnienia: 24-07-2018
Kolekcje Kolekcja Politechniki Wrocławskiej, Kolekcja e-Biblio PWr

Cytowanie

Skopiowano

Andrzej Rusiecki. Algorytmy uczenia sieci neuronowych odporne na błędy w danych. [praca dyplomowa] Dostępny w Atlasie Zasobów Otwartej Nauki, . Licencja: ID-NC-ND, https://azon.e-science.pl/licencje/ID-NC-ND_PWr.pdf. Data dostępu: DD.MM.RRRR.

Podobne zasoby

Inteligentne, reaktywne sterowanie robotem działającym w naturalnym otoczeniu

Tomasz Kubik, Robert Muszyński, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka (2011)

Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego

Marcin Jaruszewicz, praca dyplomowa, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)

Zagadnienia odtwarzania zmiennych stanu w serwonapędach prądu przemiennego

Teresa Orłowska-Kowalska, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka (2011)

Wizyjny system ochrony zrobotyzowanych stanowisk pracy

Barbara Siemiątkowska, Robert Kosiński, artykuł, rozdział, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka (2011)

Softcomputing

Jacek Mazurkiewicz, książka, Politechnika Wrocławska, dziedzina nauk technicznych / elektronika (2011)

Zobacz więcej