Дж.Ф. Люгер - Искусственный интеллект. 2003 (1156457), страница 59
Текст из файла (страница 59)
19931 "Рощстируй о не ди м иэ абсрса вы ч. В * т кстпрогр мм сотов е вб ры люнен. с анами в об ы ни в Оюрой По»берите щорепг есюм саеденю лл» 6) с еле и юнов де н шммм щ ш бу и прсдметн й 06»ясен Пр след и ы пов ле н 'мм "р'" с бы нмОН е и 6. ю ч Рыр Мх . н «. Ес вы амбры РЕОЕОО, мслоизФи«ыащ 9.9. У прауанення ! Вспомним прогр мм и вм * мму иьу ени пснвтнй Вимстона н Рассмотри скь к тю '*шуасн кю С е с«ь ОГО гуленька состою ит распалоимнньш Рл» ь В той нпучмггоб"м м олоаенш н самого искусе еи м эш нн, пю ком и ваше имк вопромм маш нем обмг н н«д 3 гн юб)сУ.
19)51.! ',Обэ)РН Гаопбщгон н Мгсьа)сйь 1990! 161 ! Сю тс» гн шк 861 дтдкме оборины сытей !5Ьа )ни Оммпсй !9 ПЬа)тй Од), )щ)1.)мс " ' ' с идч,ш яс)958 голе Паме таввссэтг ты опубп о енныс и реэудкн ы,ио',эюший рв' ™ о ггь ° н,'„'ею ,х«иое дс,о как лля спепиа ист,в а Об ' шторы еде м О еэс» Нп новичков. икающих поливке итьсп с этод м н.кусшвенмш "" у собран ст тыт по наив'иному Обугению, и лючае' ' бмн,относя иес к л ск мщйобюрпопсеиобл спг.вкпючщ мь тн'ип г' ' О) сбдастнр ссумдентйлоым агин,мо угобр ш пк Г" ' 6 РМ! П!й) щ„йбя; ГК Ьг-СаЬ щ,щбб! ПЪаб 6)ЗН шлось, тнаннй и форм»Роев г со1) й олс!)м«тс в Падре) илр. Щ»7)н!ЗЬ 8 У , н 1,«,8!су !9 щ! В Пс»Ьсг н лр, 19911 собрюьг стахан о «лищрщэ ю ч Р 'Р) ,г,ищрт гфсрмвмобу е лнбе)3 нте Ого буюми мною работ освещено алгорнп у П)3 н его моюфнпш.
В Пмнпйы» и Реып и. 19631 описан ып'орнп .аП ЕРАМ, в юно!юы иш, нщш пкпнмьны) Внл МРЕВЯ Рщ Еипй, ПОЛ)хнащнй НЮВШШЕ дяе»рнмн а,нмй Иисш ыь и пеб и паэеоааюший стРО)пь послеловешпьноспг бесеммслсщш» где к ннюну Ш ыап) спер ые уд ы испольэовать теорию имформвпии лля ганерщмщн л черни У)им дермы решающ В Гпю !ап, ню3! н прупгк работы опнсаны ьюдифшщщ ор пма П)3 решены вопросы обрабопш юшумпещшх данных н атр бугов, прннннис. х пмчипм гп некрсрьмнеш щиервма Гншгйап. Пн6); !Апет н др, 1995!.
В ГбвййабсЫ н 1. бм, 1996! югсритм П)3 приненаеыя лл» улучшения процесс» впсстаиомс ня гыщчшеэ е щмче рассупденне пс анюогип Перв с примеры обученна с пслкрепленисм прмволптсв а ГМшне, 1961)1 15ашй !ЗН) бою м чашь матер м а эщи г мы почарлн)та иэ [5ипоп и Вано, 1998!. Мега» О обу е бс подробно описан в днссершщш Гшвтщпь, !989!. Вопросы обумниеее сс а раисин раэношей освеше в !Зоноп, ШРЕ), а все алгоритм г обучсню с еса р«ие апишнмпГВеийасиуэгмйна,)996! В про ем машин го обучения посалшен мурмпл "Масйгпе !сати МЕ Новы» Рс эу ты в этой облашн слсгсдно ломадываются а «онферсн» ах "!птепн!'Оы еэг Со Гегеле о егепсе оп МасЬ!пс Е вы)об) "Еигореап Сап!с!сисе ол Меси)не "А спев Асюс аюа ОГ Аюбсга)!п!сйгйспсе Сопуегепсе" н "Гпыг аоопа) Горю 1е се опдп)Гога))шенбспсеа Вы ршм об е ,т уче на основе сытей освещены в главе 10, а Со"И и ею' с.- " е' ' 11 РО ь нн иви,х пОРОгов и 06 бшсню в Обу"'юи сиваше» рюделе 16.2.
большом блоюи Грие 9.25). Сошм ю о те с щ с, оп пятне кратен ни, "по'и удаь сщ рщ н ы" рнм р пек нг ЯЗЗ в о бумм частьш машинное мпс «юм предо м ю «сашин особу ние, сневаююе вон — МюкТМ ГМ АТ «пт — Бор Рю Р а тй«нвМ Мпмйз 6, л в об 9 х мч ю 10.0. Введение Часто М МаШНННПВП67 н.но нк " нз полрам па 97.2, Р ю, И, и В домтэпс йр»мМ Ч г„с» рюнос ей г тг 6 г эзык гр гр ы сон в' вт т'"н нрою„ бусеййя Э мт П Мйнтйстзтсе» ЫСГ7 Ч тот 'т Лам7 ,гямшр" ' с ди рнн К к нмсн, осно е врс е нмх Разностей нз задачн 77 г ошонл с й мгоргпы на лулу 74.
Что лрошойл . нсполюовюз сбэ н р ш7 и з да у н рм л шв шй» с т йкй тройня зто кататэнн авалнза нз 75„«м д и В сп люунмс прн зто реукататэн „7 мгймг'70 а п„г 76. Мююю лн рмшпь проблему и да,с о онпюсбу сын с 7 лайм пзр иа мн с врсмсннмк т мпшрпютш н вшам муймс ел о ней мстоеок маачсй ялл М Мнмнк е подкрепленном . 9 26 накатана рс~деша размер 4. 4 г зь ш-бмыа Рмспа Н» рнс. Ихссей еш„ ыс ч балл у лам рсшеткнв ер . вниз, алев лн апра о. Г> у ай ч ею« м мп мо м д г. кд дрн т кой водьпкс с стоянке ас изыеикстся Воде,р. выйг т прсде р шепа лрн лсюнд во код в,за с м чючсийсыйс7зех давк ючн с Но«роше решенм ю ос м Шш й~ вРеч енн Разностсн, данин рамсяс 9.7 2 У.926 пя«рр 44 зед ууп й, 79МТ Машинное обучени на основе связе- мумхдз:бу, Ц траловой нд й нмс д.
6 м снмобг амон н о ошсннй мешку нный а юрой Реме«ей мг т В л й лм булуг рв смотр ы 'ую 4 6 .Ийлюю .ломод обут нню Нснр олобны а т мт мр мп дрв рсзюешню Юрабошн и. н сне еыы сеямй, нс Чмлподэшю нтог наг . юс в мюш 'Чм™лс нл е ъл е бу с нв Нн мему е войшю с с см ММ с~™ в ймолей е рссгых копн юп а 76 омгн сею м юл м ы шйр ИОВ) Э Эсер й й св мй сллу нны вр е е еву е М Мд Н Нейрмп Ш еейолсхо сл, л зп йу ст ст тп ге" Р чзед д мю .Нивор аон бр бап ваше* рш ш м, тс. м нсйр гы озн ш с. зл ел рюсш 9 Рмгчюв нн входных вс орте пер рета т г*омм ы ол кш м д й Рй ср,лз .г г а нв.ел.
овм в щРм. Св«зи е«шу зле мн эцц пей облы г Р' Р ццн янсен«ям И, наконец, пр образов ° об иу с« ю» цсв е мш ч сеем гше об о е "з'орко-м«Рцчн Оц ° нге,.„эс и о эвл , емэр н ныс св«3сс д анной лнф м сыю исаю полю« . "«ем„ Н юное Рсгрв нРовв не зв сено н нее г эвв «одюд» яляр шснняс едуюшнхзэлвч Сы сымйлу шс с«олх ° Кгыыф«д ° ф — род енв «дгег рнн нвп руп „ „ „ м ы лвм зюеем Р ы с бршы — юеншфннвшм сэру гуры ндд р л, е, в гон чнелезвдвчэ коншнсгнойвпресвцнн пвм гп, пр, р е е, напр« ер. лввгносгн в бо езнн па ее снмг«омв, огрел и д нй нв оыовс нз н др ° 0 ыегм — поиск нмшучшей сгру тури огрвнпчен«й. ° ф ьмр гю — в д енес олино о снюалв нз фонового шума, ибрыьмшцс ыуюсшмш «очно «гсов снг гв.
Оп нье в НОй ГЛЭВЕ МЕГОЛН ЛУЧШЕ ВСЕГО ПОДКОДЯГ ДЯ» РЕШСНЦ» ЗаДаЧ, шпоры рул апнсэгь скчвсльныьн моле пмн. К ннм обычна огн опус» звдвчн, пред«с«и сбп сгь когарык ребусг цознвннв лвбо плохо формвв«зуешл с омашьш явно апрель ЛСННЕГО НЫЗ СНСС В РЫДЫЕ101 РЭЕСМВ РКВВЕГСЯ И ОР РВЗВНГЮ НсйРО ОДпбНЫХ НПДЕЛсй 3ДМЬ рысим мопевн ека панс ю.необкаднмы«ддяобученвянсйроннойсеш,вкчо чвв 'це цчс кнв" недра, э гэые Оп«сены некогор е «сг рнческн э«очи ме Рвюэг Рыу э згай обвес °, в гам э«еле нейром Мвк.Квллокв-Пегов ГМсС Вкк-Ргг«3 РМРВбОМ ый 19»3 шлу Р вне««згнх мейросеывых перед«гм в ечепцс Паепслп" «0 егвомны. о.
обусяов поаереценное осювнве проблемь вшннно о бу '«ы ВР ДЫЕ 102 В КСЕРНЧЫКОМ «ОНГЕКСШ ПРСЛПВ С О ПРЮНДО ОбУЧЕНЮ РГ «МГ 3дю 0» ° р юы Нейе ы1еу Рвссмэ нввегся промер, е коыром и'р ггг Шуд С В РО Н КПВССНФНКвгорв В рездс е 10 3 водятСЯ СЕГН СО СНН Г"Ю ы мены сшвшявео Рымобу ен н»оспе обром рс«грос Ре«ююсм" эбе ыы срввввоп3 уыш э Ркнге г30 позволнл преололегь дроблсму линейной Р 'у в Р нм иейр егееы молева . Алгериг обрезного рве"Ро'Гр ю«ц пгекочп «эцнношиб иг нег ю пошиб«я«все улвх огослой ой«юге е и модели Кое«сне 1К ь0юа 190"1 " в 0„3 ш, О1епнпйунхсбзг орыее ов кэезф н о ,ы НР ффнпненыв нопользушгсл ЛЛ» ПРО'ЭС О " о ш р м обуч ння "ообсднгевь забирает пьн шрс Геок сг выем «ыффвгг енюн Ум, эх хе о „„ес рк нвс рвнев г» козффк " дю о п «пе«ц впв 3 о нсф" егорием сбугс без уы ч" пйб ы Чююгц МВШНННЮ' 3 а ып пгшсгс ейг н.
Веп Р ес цх хо шр«в й цод У,ббн М РСЛ ОГЕМС ЮОГ Г С «Н М" Хбг 1НЬЬ,19С91 зчее опд се пц н мр .ерв, с скювгся«с с юннюрюновюм.а в г вумше улс Р й — Р С Н«й М 1Ы МЦЕ,ЕПМУ3 Вшй2сэгфн«х еР н ДцонХпф доойпНРГН11 Рб . Р»ерш с Д м»«ос нмо ы рых мылу « » гпэш фу р Сен Хюф с- ДЕЫЬЕ НСПОЛЫО ВГЬ Ре Юк Ы ОПНМЫ ПР * О Р Н ". ЧЭ- сгносгн ввв в юм оекер Прн ыам ьрнгср й епн нз нв ыы фушцня энер е Г дрыд 1О б О В гл в 11, ю . «Ой шыс чэсе!У, Гцы «мнош е ы з абуенм,» о ншмг с еа рнз мг д сьу е н ойнн "В р мпРедшлеюннфор цш вюр ге 03 к . с цц уш .зой 1й 1. Основы теорнн сетей сввзей 10.1.1. Рвпнцц мсгорнц зй~,Оцг э ' ~ь мю« „щ ю О'Рг Ш~ «1 яцчыь 00 лву Глввгпм,ееобзв е э з е г-з Н О 1 Медаль м лагню «ого И О -1 -г 1б 2.
Обучение нерее@трона 439 438 еюэ Ча ь!у Машмннаеоб н ~пред щю юзов мюю г а ю ю )П.!! ! в )-1,!) нбо прннн ыс еещ юн ме на ен Набе ЮЩСЕГПЕ»»аа Нс ЕНЬШ Зг ЗФФЯЦНЕ»уа Н Вас Р лавюг влусвяз сашу эпрон м ° у ав нь .спалены нейРон Кщк, «азор й анрелеляезсп сшенной су мей рав щ скады с»»селю ° Порогов фунЮн» Г, рслназна еннв лл вычислен«я вых л аго знвчщщ н ер не пу суван УР вам ! с нек юры «арак! ! Пора ю Фун р н е нейрона П юо ззнк свойск л ро, !ейро гая сеть также хара«крнзуетса елу»шнмн саабэл нмчн свойспюмн. ° Талал пщ с гн) Н !ора!ойу) — зго шаблон, опревеляюшнй нв юей шщуаде й Т л ! а н вон и ву«. змвщ«а орос ° Испевшу мын ю орв м обучання Неап«пй а!Ко пйпе.
В з й главе прелсваее. ы рюл«чньзе ал р и щ абученю Скм» коднра нн» ! пс«Ш й зсщпк), ап)кде ощю нтерпрегаш ю ванн«в а н регула ов и бработю! П ым Р ым пр и ра не»расею«ай мопелн стаи нейрон Мак-Кал ока-Пю сэ Рып !94!) на юл юрена оваюзсл б пюляр ые а юы )Раап 'с В -1) Ааааа ° аап анны функшв — ка арагоне« за к! а резуль и ка Орз«1 сю ла к юсл шнмю л у шнм юрах бю« сшенна сум а входов не еньше ну хщ вепрю прю в к ю, а й .. р, „.Рю»ы з,в пр,твеном,лучае — -1 В сооеб Р"РОК ""„к«Ум „ВОЬ Ф) щвз Сюю ею« самце за«нх нейронов мо но о Ранг« лш У г шу нов.ь « ан ема «зев вх нейрон в обсе!!спас ег лю" На Р р ычнс.вы«я логнчсснн фущп"й !" н помов'» а ю «-Кэаокв-Пнгка К й дс гщп Ф ! У шн у а рсгнй нмогпанш ! Оьы! "Р щ кщз,„, г .
" а'вэ«щ юбы скалы э«авен хну ейрщз вне чен е зп й,в холнымзнэчс вы»вара»а 1 Р У 1 Нз б )й нс недра н«н«пы х У «+у-2 вюад Нссмогре ю го что М -Ка юк «Опас«рода сзр рав ашмшщкзн Шр ю с ннн, рашьный н р «зай сбессп прв лсэ «вью р р б рюк щмкгн е авар»а»аобу Псреь олшн аб,. Окм с ыс рщ а и ащктапсюкал и Д.О Х«бГабпз О НЩЫ, р в!949 алую ж ,вф сйс яв УО а ю, ок р збука н негонозбу д и вбувунпм Епюв какр за муле раню рю э кэкпэзн группы .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
