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Struttura del corso
Introduzione a Neural Networks
- Cosa sono Neural Networks
- Qual è lo stato attuale nell'applicazione delle reti neurali
- Neural Networks Confronto tra modelli di regressione
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Panoramica dei pacchetti disponibili
- NNET, NeuralNet e altri
- Differenze tra pacchetti e limitazioni itls
- Visualizzazione delle reti neurali
Applicazione Neural Networks
- Concetto di neuroni e reti neurali
- Un modello semplificato del cervello
- Opportunità neuronale
- Il problema XOR e la natura della distribuzione dei valori
- La natura polimorfica del sigmoidale
- Altre funzioni attivate
- Costruzione di reti neurali
- Il concetto di neuroni si connette
- Reti neurali come nodi
- Costruire una rete
- Neuroni
- Strati
- Bilancia
- Dati di input e output
- Intervallo da 0 a 1
- Normalizzazione
- Apprendimento Neural Networks
- Propagazione all'indietro
- Propagazione a gradini
- Algoritmi di addestramento della rete
- Campo di applicazione
- Valutazione
- Problemi relativi alla possibilità di ravvicinamento
- Esempi
- OCR e riconoscimento di modelli di immagine
- Altre applicazioni
- Implementazione di un processo di modellazione della rete neurale che prevede i prezzi delle azioni di
Requisiti
Si consiglia la programmazione in qualsiasi linguaggio di programmazione.
14 ore
Recensioni (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Corso - Neural Network in R
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Corso - Neural Network in R
I liked the new insights in deep machine learning.
