Программирование - это просто - Искусственный интеллект

Практика нейронных сетей (платный раздел)

Фильтр

Порядок

Показывать

Дата

Название

Автор

Просмотров

06.09.2018 г.

Практика нейронных сетей. Урок 26. Тестируем нейросеть. Биржевые котировки

megabax

24.07.2018 г.

Практика нейронных сетей. Урок 25. Обучаем нейросеть. Биржевые котировки.

megabax

178

13.05.2018 г.

Практика нейронных сетей. Урок 24. Анализ выборки

megabax

187

03.12.2017 г.

Практика нейронных сетей. Урок 23. Исследования данных. Биржевые котировки.

megabax

543

26.02.2017 г.

Практика нейронных сетей. Урок 22. Лабораторная работа №2 по персептронам.

megabax

1355

30.12.2016 г.

Практика нейронных сетей. Урок 21. Лабораторная работа №1 по персептронам.

megabax

1354

23.11.2016 г.

Практика нейронных сетей. Урок 20. Исследование ИНС. Продолжение

megabax

1243

19.09.2016 г.

Практика нейронных сетей. Урок 19. Исследование нейронных сетей.

megabax

1398

31.07.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 18. Обучение без учителя. Продолжение-2.

megabax

2728

28.06.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 17. Обучение без учителя. Продолжение.

megabax

2579

15.06.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 16. Обучение без учителя.

megabax

2888

07.06.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 15. Эксперименты с методом обучения.

megabax

2855

04.06.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 14. Исследование сигмовидной функции

megabax

2652

03.06.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 13. Сигмовидная передаточная функция

megabax

2881

26.05.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 12. Эксперименты с персептроном.

megabax

2652

19.04.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 11. Обучение многослойного персептрона

megabax

2964

13.04.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 10. Введение в многослойную нейросеть

megabax

4287

29.03.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 9. Распознавание спама. Продолжение.

megabax

3506

08.02.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 8. Распознавание спама.

megabax

4167

05.02.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 7. Распознавание цветной картинки

megabax

3411

29.01.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 6. Распознавание пиксельной картинки. Продолжение.

megabax

3436

25.01.2014 г.

Практика нейронных сетей. Урок 5. Распознавание пиксельной картинки

megabax

3854

30.12.2013 г.

Практика нейронных сетей. Урок 4. Адаптивный линейный элемент.

megabax

3750

04.12.2013 г.

Практика нейронных сетей. Урок 3. Пакетное обучение нейрона

megabax

3338

25.11.2013 г.

Практика нейронных сетей. Урок 2. Обучение нейрона

megabax

3385

04.11.2013 г.

Практика нейронных сетей. Урок 1. Простой нейрон

megabax

4467

<< [Первая] < [Предыдущая] 1 [Следующая] > [Последняя] >>

Результаты 1 - 26 из 26

Эвристические алгоритмы (платный раздел). ( 3 )
Распознавание речи (платный раздел). ( 7 )
Компьютерное зрение (платный раздел). ( 35 )
Пишем шахматную программу на C# (платный раздел). ( 10 )
Программирование формальной системы на C#. ( 2 )
Моделирование сознания (платный раздел). ( 12 )
Этот цикл статей будет посвящен созданию программной модели мыслящего и осознающего существа. Программирование будет производиться на языке C#. Начнем мы с того, что создадим некую виртуальную вселенную и поместим туда простейшего робота, который будет просто ходить туда сюда по рандому (случайное блуждание). Затем, постепенно, будем добавлять к этому роботу новый функционал.
Исследование сознания. ( 5 )
Cознание, как функции человеческого разума, напрямую связана с задачей создания искусственного интеллекта. Таким образом, понимание что же есть сознание очень поможет понимаю, как запрограммировать искусственный интеллект. Кроме того, понимание природы сознания поможет лучше управлять своим собственным разумом.
Моделирование нейросетей с обр. связями (плат). ( 8 )
Экспериментальный проект "Эволюция". ( 3 )
Задумал я тут намедни замутить что то типа игры, в котором пользователи, аки Боги, могли бы наблюдать и за ходом эволюции неких виртуальных существ и направлять ее. В дальнейшем можно даже устраивать турниры подобных виртуальных созданий. Но, прежде чем приступить к программированию, необходимо определиться с набором неких "кирпичиков", из которых будет строиться модель
Теория нейронных сетей (платный раздел). ( 4 )
См. начало в бесплатном разделе.
Ориентация в пространстве (платный раздел). ( 4 )
В этой серии уроков мы будем изучать различные алгоритмы ориентации в пространстве: Прохождение лабиринтов; Обход графа состояний; Обход препятствий и прочее
Генетический алгоритм (платный раздел) ( 14 )
Создаем экспертную систему (платный раздел) ( 8 )
Теория нейронных сетей ( 6 )
Изучаем язык Пролог и логическое программирование ( 2 )
Создаем экспертную систему ( 7 )
Общие идеи искусственного интеллекта ( 12 )

Вернуться