STRUKTURY RÓWNOLEGŁE DLA JEDNOK. I DYNAMICZNYCH SIECI NEURONOWYCH

STRUKTURY RÓWNOLEGŁE DLA JEDNOKIERUNKOWYCH I DYNAMICZNYCH SIECI NEURONOWYCH:

Spis treści:

46.20

Na stanie

Spis treści

Wstęp
1. Wprowadzenie

1.1. Neuron biologiczny
1.2. Sieci neuronowe
1.3. Terminologia i oznaczenia
1.4. Funkcje aktywacji
1.5. Uczenie sieci neuronowych z nauczycielem
1.6. Przestrzeń wag
1.7. Zrównoleglenie obliczeń – przykłady

2. Struktury równoległe sieci jednokierunowych

2.1. Budowa i działanie jednokierunkowych sieci neuronowych
2.2. Realizacja równoległa algorytmu wstecznej propagacji błędów
2.3. Momentowa metoda wstecznej propagacji błędów
2.4. Modyfikacje metody wstecznej propagacji błędów ze zmiennymi współczynnikami uczenia i momentu
2.5. Rekurencyjny algorytm najmniejszych kwadratów
2.6. Algorytm Q-RLS
2.7. Algorytm SM-RLS
2.8. Algorytm UD-RLS
2.9. Zastosowanie dekompozycji QR
2.10. Ogólne metodologie i modyfikacje algorytmów uczenia

3. Struktury równoległe sieci dynamicznych

3.1. Sieć RTRN
3.2. Sieć Elmana
3.3. Sieć RMLP
3.4. Sieć Jordana

4. Możliwości realizacji

4.1. Typy zrównoleglenia
4.2. Instrukcje SIMD
4.3. Wieloprocesorowość symetryczna i procesory wielordzeniowe
4.4. Systemy wielokomputerowe
4.5. Karty graficzne
4.6. Układy programowalne FPGA

5. Podsumowanie
Literatura
Dodatek A
Dodatek B
Dodatek C

Autor

ISBN

978-83-7837-029-1

Liczba stron

Rok wydania

Wydawca

Opinie

Na razie nie ma opinii o produkcie.

Napisz pierwszą opinię o „STRUKTURY RÓWNOLEGŁE DLA JEDNOK. I DYNAMICZNYCH SIECI NEURONOWYCH”