Rekurentní umělé neuronové sítě s heterogenními jednotkami v systému Wolfram Mathematica

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A00147031" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:00147031 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Rekurentní umělé neuronové sítě s heterogenními jednotkami v systému Wolfram Mathematica
Popis výsledku v původním jazyce
Rekurentní neuronové sítě obecně jsou vhodným nástrojem výpočetní inteligence pro zpracování časových řad, resp. dat s časovým kontextem. Heterogenní neuronové sítě resp. neuronové sítě s heterogenními jednotkami pak dávají možnost vytvářet velmi komplexní modely, zejména v kombinaci s metodami induktivního modelování. V tomto textu jsou prezentovány rekurentní umělé neuronové sítě s heterogenními jednotkami, jejich učení a zejména implementace těchto algoritmů v systému Wolfram Mathematica.
Název v anglickém jazyce
Heterogeneous Recurrent Neural Networks in Wolfram Mathematica
Popis výsledku anglicky
Recurrent neural networks in general are part of a group of methods called computational intelligence. They are well applicable for time series processing. Heterogeneous neural networks give us a possibility to create very complex models of systems, mainly when combined with methods of inductive modelling. In this work the artificial recurrent neural networks with heterogenenous units, training methods and mainly their implementation in Wolfram Mathematica are presented.

Rok uplatnění
2008
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)