Lineární klasifikátor

Lukáš Bocan Štěpán Turek Viera Bejdová Eliška Kyzlíková
Qualimetrics: PLS, NN a regresní modely v řízení kvality REQUEST 2006 Karel Kupka, TriloByte, Pardubice, Czech Republic Centrum pro jakost a spolehlivost.
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P14 Speciální struktury neuronových sítí - CNN sítě - TDNN - RBF sítě - Wavelet sítě Fuzzy neuronové sítě Celulární.
Algoritmy a struktury meuropočítačů ASN – C2
SMS brána Eurotel Jednoduché OCR pomocí neuronových sítí Marek Kukačka
Hledání začátků exonů v DNA Klára Pešková, Michal Bída.
Face recognition Using PCA and EST Jakub Barták a Zdeněk BěhanMFF UK.
Neuronové sítě Marcel Jiřina.
(cellular neural networks)
Automatická fonetická segmentace pomocí UNS Registr - 36 neuronových sítí MLNN (pro každou českou hlásku jedna UNS) Trénovací množina: databáze promluv.
Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)
Umělé neuronové sítě z pohledu rozpoznávání
ASN - cvičení 2 : Ukázky práce s NN-Toolboxem
SSC - cvičení 7 Aplikace programového systému Speech Laboratory - SL Postup: 1.Zkopírovat z adresy
LVQ – Learning Vector Quantization
Jiří Gazárek, Martin Havlíček Analýza nezávislých komponent (ICA) v datech fMRI, a ICA necitlivá ke zpoždění.
Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.
Lineární regresní analýza Úvod od problému
Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů
Klasifikace a rozpoznávání
Neuronové sítě Jakub Krátký.
Vícevrstvé neuronové sítě.  Neuronové sítě jsou složeny z neuronů tak, že výstup jednoho neuronu je vstupem jednoho nebo více neuronů  Propojení neuronů.
Neuronové sítě Martin Vavřička Copyright 2004 © Martin Vavřička 2004 – V 53 ČVUT v Praze – fakulta Stavební.
Umělé neuronové sítě a Support Vector Machines
NEURONOVÉ SÍTĚ (c) Tralvex Yeap. All Rights Reserved.
Neuronové sítě na grafických akcelerátorech Ondřej Zicha, Jiří Formánek.
Charakteristiky výstupního procesu systémů hromadné obsluhy Martin Meca ČVUT, Fakulta strojní.
METODY NEKONVENČNÍHO MODELOVÁNÍ S PŘÍSTUPY UMĚLÉ INTELIGENCE
 y= ax 2 + bx + c  a,b,c jsou koeficienty kvadratické funkce  a  0  ax 2 kvadratický člen  bx lineární člen  c absolutní člen - číslo.
Hopfieldova asociativní paměť. Topologie sítě 1 vrstva zároveň vstupní i výstupní mezi neurony existují všechny spoje (kromě smyček)
Nelineární klasifikátory
KIV/PRO Cvičení N nejvyšších hodnot Mějme 2D čtvercové pole [1,..., n][1,..., n] – n 2 vzájemně různých kladných celých čísel Zkonstruujte.
Jiří Fejfar Perceptron Jiří Fejfar
Klastrování - II.
Str. 1 TMF045 letní semestr 2006 III Časová propagace vlnové funkce na mřížce II. (propagační metody) (Lekce III)
Neuronové sítě Jiří Iša
Klasifikace klasifikace: matematická metoda, kdy vstupní objekty X(i) jsou rozřazovány do tříd podle podobnosti metody klasifikace bez učitele: podoba.
Jan Šaršon Milan Jaška 1Dobývání znalostí, MFF UK, 2008.
VŠB Technická univerzita Ostrava
ALGO – Algoritmizace 4. cvičení 1.ročník, ZS Ing. Zdena DOBEŠOVÁ, Ph.D.
Logika a umělá inteligence pro multi-agentní systémy Mobilní agent řízený neuronovou sítí.
Přesnost a spolehlivost v účelových sítích Bc. Jindřich Poledňák.
© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Paralelní algoritmy ve zpracování dat Bc. Jan Hofta Výzkumný úkol:
Opakování k písemné práci. Zadání (2b)Vysvětlete jak by šlo použít LSQ učení pro rozpoznání vzoru A od vzorů B a C. Jak by vypadaly bipolární vstupy a.
Neuronové sítě (Úvod a MLP sítě)
Alternativy k evolučním optimalizačním algoritmům Porovnání genetických algoritmů a některých tradičních stochastických optimalizačních přístupů David.
Metodika generování a ladění modelů neuronových sítí Ing. Martin MoštěkVŠB – Technická Univerzita Ostrava.
W i ref (t+1) = W i ref (t) + h ci (t) [X(t) - W i ref (t)], i Nc h ci (t) 0, t  proces konverguje Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN – P3 SOM algoritmus.
© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P14 Hopfieldovy sítě Asociativní paměti rekonstrukce původních nezkreslených vzorů předkládají se neúplné nebo.
Dita Matesová, David Lehký, Zbyněk Keršner
ALGO – Algoritmizace 7. cvičení – ročník, ZS Ing. Zdena DOBEŠOVÁ, Ph.D.
Martin Langhammer Antonín Wimberský. ÚVOD PŘEDPOKLADY Jednotný vstup Zadní SPZ Stejný úhel a vzdálenost záběru Pouze vodorovné záběry značek Obdélníkové.
Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006.
Práce pro profesionály Cvičíme se v MATLABu © Leonard Walletzký, ESF MU, 2003.
Cenová mapa podnájmů v Praze Ondřej Kmoch Tomáš Kohan
Neuronové sítě. Vývoj NS 1943 – W. McCulloch, W. Pittse – první jednoduchý matematický model neuronu 1951 – M. Minsky - první neuropočítač Snark 1957.
Neuronové sítě.
Využití technik dataminingu při rozpoznávání znaků Marek Kukačka Květen 2006.
Umělé neuronové sítě „Za umělou neuronovou síť se obecně považuje taková struktura pro distribuované paralelní zpracování dat, která se skládá z jistého,
Metody strojového učení
Semestrální práce z předmětu číslicové zpracování signálu (31CZS)
Neuronové sítě.
Biomechnika tělesných cvičení
Simulace dynamických systémů v Matlabu, Simulink
Neuronové sítě.
DNN - Deep neural networks (Hluboké neuronové sítě)