"winnn32" - 1 õppematerjal

WinNN32 Ettekanne

WinNN 32 Oskar Liblik  Tehis-närvivõrgud • Igal neuronil on sisendkiht ja väljundkiht (võib olla ka varjatud kiht). • Neuron realiseerib mingit funktsiooni  Neuroni mudel • Üldine õppimise põhimõte närvivõrkudes on, et lisaks väljundi arvutamisele modifitseeritakse närvivõrku ennast - tavaliselt seoste kaale, harvemini lävifunktsiooni läviväärtust/tüüpi või närvivõrgu struktuuri.  .pat ja .tst failid • Treeningandmetega treenitakse närvivõrk vajalikule tasemele ja testandmetega hinnatakse närvivõrgu kvaliteeti, kasutades selleks tavaliselt ruutkeskmise vea hinnangut. See hinnang algul tavaliselt väheneb õpetamise käigus, võib aga hakata uuesti kasvama üleõppimise korral.  Oma projekti 5. osa (ülesande realisatsioon õppiva süsteemiga) • Tekitame restorani täituvuse faili objektidega. • Treenime närvivõrgu. • Testime testandmetest võetud objektidega? Närvivõrgu treenimisel ...