Olasılıksal sinir ağı - sayfa 2

[Artem Titarenko]

İşte ders kitabından başka bir alıntı.

[Andrey Dik]

StatBars >> :

Bu sadece öğretmenle ilgili değil. İlke farklıdır. MLP, çizgiler (hiper düzlemler) ve olasılıklı daireler (hiper toplar) çizer.

Basit bir örnek alın:

Doğrusal bir algılayıcı onu bir çizgiyle böldü ve işte bu, çizgisi sonsuzdur.

Ve her iki sınıfın potansiyellerinin değeri pratikte sıfır olacaktır. Bir fark var?

Doğrusal bir algılayıcıya ne dersiniz? MLP veya MLP - çok katmanlı algılayıcı veya Rusça kelimelerle çok katmanlı algılayıcı , keyfi olarak karmaşık bir uzayı sınıflara bölecektir. Öğretmen farkı, PNN sınıflandırma problemi, çoğunlukla MLP yaklaşım problemi. Görev nedir, bu yüzden ızgara diyoruz.

[RIP]

joo >> :

Doğrusal bir algılayıcıya ne dersiniz? MLP veya MLP - çok katmanlı algılayıcı veya Rusça kelimelerle çok katmanlı algılayıcı , keyfi olarak karmaşık bir uzayı sınıflara bölecektir. Öğretmen farkı, PNN sınıflandırma problemi, çoğunlukla MLP yaklaşım problemi. Görev nedir, bu yüzden ızgara diyoruz.

Mantığınıza göre, evrişimli sinir ağlarını hangi sınıf olarak sınıflandırırsınız ? Olasılık sınıflandırması için MLP'yi kolayca kullanamam, ancak bu bir PNN olmayacak.

Bir zamanlar Better yarışmayı kazandığında, PNN konusunda hararetli bir tartışma başladı (https://forum.mql4.com/ru/9502), yine de izlemenizi tavsiye ederim.

Her şeyden önce, PNN'nin mimari farklılıkları vardır, yani. nöronların birbirine nasıl bağlı olduğu, gizli ve çıktı katmanlarının tam olarak bağlı olmadığı.

Donald Specht'in iki makalesini bulmanızı ve okumanızı öneririm: Sınıflandırma ve Haritalama için Olasılıksal Sinir Ağları veya İlişkisel Bellek ve Olasılıksal Sinir Ağları.

Saldırıda PNN'ye adanmış makalelerden biri.

[Andrey Dik]

rip >> :

Mantığınıza göre, evrişimli sinir ağlarını hangi sınıf olarak sınıflandırırsınız ? Olasılık sınıflandırması için MLP'yi kolayca kullanamam, ancak bu bir PNN olmayacak.

Bir zamanlar Better yarışmayı kazandığında, PNN konusunda hararetli bir tartışma başladı (https://forum.mql4.com/ru/9502), yine de izlemenizi tavsiye ederim.

Her şeyden önce, PNN'nin mimari farklılıkları vardır, yani. nöronların birbirine nasıl bağlı olduğu, gizli ve çıktı katmanlarının tam olarak bağlı olmadığı.

Donald Specht'in iki makalesini bulmanızı ve okumanızı öneririm: Sınıflandırma ve Haritalama için Olasılıksal Sinir Ağları veya İlişkisel Bellek ve Olasılıksal Sinir Ağları.

Saldırıda PNN'ye adanmış makalelerden biri.

Peki, yazınızla tam olarak ne söylemek istediniz? MLP, PNN sorunlarını çözemiyor olabilir mi? Yoksa PNN, MLP görevleri için uygun değil mi?

Değilse, aynı özü taşıyan kavramlar üretmeye değmez - doğrusal olmayan bir dönüşüm.

Ya da belki farklı bir mat aparatları olduğunu söylemek istersiniz ?

Bir PNN/GRNN Ağının Mimarisi

1990'da Donald F. Specht, yukarıda açıklanan ağırlıklı komşu yöntemini bir sinir ağı biçiminde formüle etmek için bir yöntem önerdi. Buna “ Olasılıksal Sinir Ağı ” adını verdi. İşte bir PNN/GRNN ağının bir diyagramı:

Tüm PNN/GRNN ağlarının dört katmanı vardır:

• Girdi katmanı - Her tahmin değişkeni için girdi katmanında bir nöron vardır. Kategorik değişkenler durumunda, N'nin kategori sayısı olduğu N -1 nöronları kullanılır. Giriş nöronları (veya giriş katmanından önceki işlem), medyanı çıkararak ve çeyrekler arası aralığa bölerek değerlerin aralığını standartlaştırır. Giriş nöronları daha sonra değerleri gizli katmandaki nöronların her birine besler.

• Gizli katman - Bu katman, eğitim veri setindeki her durum için bir nörona sahiptir. Nöron, hedef değerle birlikte durum için öngörücü değişkenlerin değerlerini saklar. Girdi katmanından girdi değerlerinin x vektörü ile sunulduğunda, gizli bir nöron, test durumunun nöronun merkez noktasından Öklid mesafesini hesaplar ve ardından sigma değer(ler)ini kullanarak RBF çekirdek fonksiyonunu uygular. Elde edilen değer, desen katmanındaki nöronlara iletilir.

• Model katmanı / Toplama katmanı - Ağdaki bir sonraki katman, PNN ağları ve GRNN ağları için farklıdır. PNN ağları için, hedef değişkenin her kategorisi için bir model nöron vardır. Her eğitim durumunun gerçek hedef kategorisi, her gizli nöronla birlikte saklanır; bir gizli nörondan çıkan ağırlıklı değer, yalnızca gizli nöronun kategorisine karşılık gelen örüntü nöronuna beslenir. Model nöronları, temsil ettikleri sınıf için değerleri ekler (bu nedenle, o kategori için ağırlıklı bir oydur).

  GRNN ağları için desen katmanında sadece iki nöron vardır. Bir nöron payda toplama birimi, diğeri ise pay toplama birimidir. Payda toplama birimi, gizli nöronların her birinden gelen ağırlık değerlerini toplar. Pay toplama birimi, her bir gizli nöron için gerçek hedef değer ile çarpılan ağırlık değerlerini toplar.

• Karar katmanı — Karar katmanı, PNN ve GRNN ağları için farklıdır. PNN ağları için, karar katmanı, model katmanında biriken her bir hedef kategori için ağırlıklı oyları karşılaştırır ve hedef kategoriyi tahmin etmek için en büyük oyu kullanır.

  GRNN ağları için, karar katmanı pay toplama biriminde biriken değeri payda toplama birimindeki değere böler ve sonucu tahmin edilen hedef değer olarak kullanır.

• 
  

Peki, MLP'den temel farklar nelerdir?

Her yazar kavramlar üretir, amaçları bilimi teşvik etmek değil, tıpkı "hisse senedi yazarları" gibi kitap ve makalelerden para kazanmaktır.

PS NN'deki farklı yazarlar bazen aynı kavram ve tanımlarda farklılık gösterir, bu nedenle terimleri netleştirmek için bunlardan birine atıfta bulunmanın bir anlamı yoktur.

PPS Bir nöronun lineer olmayan bir dönüşüm üzerinde nasıl çalıştığını anlamak önemlidir. İşte bu, daha fazlasına gerek yok.

[RIP]

joo >> :

Peki, yazınızla tam olarak ne söylemek istediniz? MLP, PNN sorunlarını çözemiyor olabilir mi? Yoksa PNN, MLP görevleri için uygun değil mi?

Peki, MLP'den temel farklar nelerdir?

PS NN'deki farklı yazarlar bazen aynı kavram ve tanımlarda farklılık gösterir, bu nedenle terimleri netleştirmek için bunlardan birine atıfta bulunmak mantıklı değildir.

PPS Bir nöronun lineer olmayan bir dönüşüm üzerinde nasıl çalıştığını anlamak önemlidir. İşte bu, daha fazlasına gerek yok.

İlk ve temel fark, ağın çıktılarının nasıl yorumlandığı ve bu yorumun belirsizliğinin (göreli) hangi yardımla sağlandığıdır.

PNN durumunda, ağ veri sınıflandırma/kümeleme için geliştirilmiştir, bu nedenle tam bağlantılı olmayan bir yapıya sahiptir, MLP tamamen bağlıdır.

Diğer bir fark, PNN'nin farklı katmanlar için farklı etkinleştirme işlevleri kullanabilmesidir, örneğin çıkış katmanı için radyal tabanlı bir işlev kullanır,

ve MPL geleneksel olarak tüm katmanlar için aynı işlevi kullanır.

Bir PNN, MPL sorunlarını çözebilir, ancak artık bir PNN değil, tam olarak bağlı olmayan bir mimariye dayalı bir varyasyon olacaktır, aynı şekilde ters yönde.

Doğrusal olmayan dönüşümle ilgili olarak, evet, katılıyorum, herhangi bir NN doğrusal olmayan bir dönüşümdür (veya doğrusal, tek katmanlı algılayıcılar da NS'dir) ve nasıl çalıştığını anlamak önemlidir,

ama bir gerçeği daha atlıyorsunuz, NN bağlantıların iç mimarisini hesaba katıyor - matın temelini unutuyorsunuz. Bununla birlikte, cihaz biyolojik prototipi ortaya koyar ve örneğin cognitron, örneğine en yakın olanıdır.

uygulama.

Dalın yazarı matla ilgilendi. aparatlar, eşyalar ve birincil kaynaklar bunu en iyi şekilde ortaya koymaktadır. :) Ve size hemen ayırt edici özelliklerini anlattım - mimari. Ve burada yazarların arzusu değil

"Sanat üzerinde iz bırakmak" daha kolay ve daha zor hale geliyor - farklı başlangıç verileriyle (farklı uygulama alanlarından veriler) çıktıları yorumlamak için açık bir kurala ihtiyacınız var.

[gumgum]

[Andrey Dik]

rip >> :

1) İlk ve ana fark, ağ çıktılarının nasıl yorumlandığı ve bu yorumun belirsizliğinin (göreceli) hangi yardımla sağlandığıdır.

PNN durumunda, ağ veri sınıflandırma/kümeleme için geliştirilmiştir, bu nedenle tam bağlantılı olmayan bir yapıya sahiptir, MLP tamamen bağlıdır.

2) Diğer bir fark, PNN'nin farklı katmanlar için farklı aktivasyon fonksiyonları kullanabilmesidir, örneğin çıkış katmanı için radyal temel fonksiyonunu kullanır,

ve MPL geleneksel olarak tüm katmanlar için aynı işlevi kullanır.

3) PNN, MPL problemlerini çözebilir, ancak artık PNN olmayacak, tam olarak bağlı olmayan bir mimariye dayalı bir varyasyon olacaktır, aynı şekilde ters yönde.

4) Doğrusal olmayan dönüşümle ilgili olarak, evet, katılıyorum, herhangi bir NN doğrusal olmayan bir dönüşümdür (veya doğrusal, tek katmanlı algılayıcı da NS'dir) ve nasıl çalıştığını anlamak önemlidir,

ama bir gerçeği daha atlıyorsunuz, NN bağlantıların iç mimarisini hesaba katıyor - matın temelini unutuyorsunuz. Bununla birlikte, cihaz biyolojik prototipi ortaya koyar ve örneğin cognitron, örneğine en yakın olanıdır.

uygulama.

5) Şube yazarı hasırla ilgilendi. aparatlar, eşyalar ve birincil kaynaklar bunu en iyi şekilde ortaya koymaktadır. :) Ve size hemen ayırt edici özelliklerini anlattım - mimari. Ve burada yazarların arzusu değil

"Sanat üzerinde iz bırakmak" daha kolay ve daha zor hale geliyor - farklı başlangıç verileriyle (farklı uygulama alanlarından veriler) çıktıları yorumlamak için açık bir kurala ihtiyacınız var.

1) Ben de mesele öğretmende dedim.

2) Hmm, MLP'de ağın her bir nöronu için aktivasyon fonksiyonunu kullanmayı kim yasaklıyor? Aksine, aktivasyon fonksiyonundaki eğrilik katsayısı (aktivasyon fonksiyonu) tüm ağlar ve tüm nöronlar için aynı olduğundan, şekli s şeklindeki mantıksal bir adımdan düz bir çizgiye kadar değişebilir.

,

burada 10 eğrilik katsayısıdır

3) Öyleyse, bahçeyi çitle çevirmemelisiniz.

4) Söylediklerimle çelişmiyor

5) Kitap otoritelerini körü körüne takip ediyor ve kendi araştırmanızı yapmıyor musunuz? Boşuna. Burada fantezi uçuşu için sınırsız bir alan var ve genellikle birbiriyle çelişen kitap konseptlerini takip ederseniz, çok önemli olanları gözden kaçırma olasılığınız yüksek .... hmm, genel olarak, çok şey kaybedersiniz.

Genel olarak, buna ne derseniz deyin, nöronun lineer olmayan dönüşümünün özü bundan değişmeyecektir.

İyi şanlar!.

[Andrey Dik]

joo писал(а) >>

Kitapları ölçelim, olur mu?

Kitaplığımdaki dosyaların listesi

Ağlara göre:

Teknik.pdf gerçekleştirmek için sinir ağlarını kullanma üzerine bir vaka çalışması
Forex Modelleri ve Olasılıklar.pdf
Gorban AN Nöroinformatik. Biz neyiz, nereye gidiyoruz, yolumuzu nasıl ölçeceğiz.pdf
Haykin S. Kalman filtreleme ve sinir ağları.djvu
IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg
Jonsson F. Markus. Gerçek alanın sayısallaştırılmış haritalarında araçlar için en iyi yolu bulmak. Bölüm 1.doc
Jonsson F. Markus. Gerçek alanın sayısallaştırılmış haritalarında araçlar için en iyi yolu bulmak. Bölüm 2.doc
Krose B. Sinir ağlarına giriş. 1996.djvu
Long, Parks Neural Network Modeling.djvu
Modelleme ve Ticaret EURUSD.pdf
Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf
rbfkalman.pdf
ToshibaNeuronChip.pdf
Forex.pdf Tahmininde Tekrarlayan Sinir Ağlarını Kullanma
Barsky A.B. Sinir ağları tanıma, kontrol, karar verme. 2004.pdf
Berkinblit M.B. Sinir ağları 1993.djvu
Bastens D. Sinir ağları ve finansal piyasalar. Alım satım işlemlerinde karar verme.djvu
Vapnik V.N. Ampirik verilere bağımlılıkların kurtarılması. 1997.djvu
Voronovsky G.K. Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları ve Sanal Gerçeklik Sorunları.pdf
Galushkin A.I. Sinir ağları teorisi. Kitap. 1 2000.djvu
Goldstein B.S. Akıllı ağlar. 2000.djvu
Gorban A.N. Sinir Ağlarının Genelleştirilmiş Yaklaşım Teoremi ve Hesaplama Yetenekleri.pdf
Gorbunova E.O. Kirdin'in kinetik makinesinin algoritmik evrenselliği.pdf
Gorbunova E.O. Nöroinformatik yöntemleri. Kirdin'in kinetik makinesi için basit programların sonluluğu ve determinizmi.pdf
Jane Anil K. Yapay Sinir Ağlarına Giriş.pdf
Dorrer M.G. Bir group.pdf'de sinirsel ilişkiler ağları ile sezgisel tahmin
Dorrer M.G. Nöroinformatik yöntemleri. Rastgele transforms.pdf ile bir buçuk katmanlı öngörücü ile çok boyutlu fonksiyonların yaklaşıklığı
Dubrovich V.I. Alt Botin S.A. Perceptron Hızlandırılmış Öğrenme Algoritması.pdf
Ezhov A. Shumsky S. Nörobilgisayar ve ekonomi ve işletmedeki uygulamaları.djvu
Zhukov L.A. Eğitim ve araştırma çalışmaları için sinir ağı teknolojilerinin kullanımı.pdf
Zaentsev I.V. Sinir ağları temel modelleri. 1999.pdf
Zakharov V.N. Khoroshevsky V.F. Yapay zeka. Cilt 3. Yazılım ve Donanım 1990.djvu
Callan R. Sinir ağlarının temel kavramları.djvu
Kgur P.G. Sinir ağları ve nörobilgisayarlar.pdf
Komashinsky V.I. Sinir ağları ve kontrol ve iletişim sistemlerinde uygulamaları 2003.pdf
Kısa S. Hopfield ve Hamming Sinir Ağları.pdf
Kısa S. Sinir ağları. Geri Yayılım Algoritması.pdf
Kısa S. Sinir ağları. Öğretmensiz öğrenme.pdf
Kısa S. Sinir ağları. Temel Bilgiler.pdf
Krisilov V.A. Kondartyuk A.V. Ayırt edilebilirliği iyileştirmek için sinir ağı giriş verilerinin dönüştürülmesi.pdf
Krisilov V.A. Oleshko D.N. Sinir ağlarının öğrenilmesini hızlandırma yöntemleri.doc
Krisilov V.A. Chumichkin K.V. Eğitim setinin uyarlanabilir basitleştirilmesi yoluyla sinir ağlarının eğitiminin hızlandırılması.pdf
Krislov V.A. Sinir ağı tahmin problemlerinde ilk verilerin temsili.pdf
Kruglov V.V. Bulanık mantık ve yapay sinir ağları.djvu
Kruglov, Borisov - Yapay sinir ağları. Teori ve pratik, 2002.djvu
Kruglov, Borisov - Yapay sinir ağları. Teori ve pratik, 2002.txt
Liu B. Tanımsız Programlama Teorisi ve Uygulaması 2005.djvu
McCulloch W., Pitts W. Sinir Aktivitesine İlişkin Fikirlerin Mantıksal Hesabı.pdf
Markel J.D. Doğrusal konuşma tahmini. 1980.djvu
Mirkes E.M. Nörobilgisayar. Taslak standart. 1998.pdf
Nabkhan T.N. Zomaya A. İşlevselliği optimize etmek için sinir ağı yapıları oluşturma sorunları üzerine.pdf
Napalkov A.V., Pragina L.L. - İnsan beyni ve yapay zeka.docx
Oleshko D.N. Zaman serilerinin davranışını tahmin etme probleminde sinir ağlarını öğrenmenin kalitesini ve hızını geliştirmek.doc
Oleshko D.N. Sinir ağlarını öğrenmenin kalitesini ve hızını artırma.doc
Bilgi işleme 2000.djvu için Ostrovsky S. Sinir ağları
Pitenko A.A. GIS.pdf'deki analitik problemlerin çözümünde sinir ağı teknolojilerinin kullanımı
Senashova M.Yu. Sinir ağlarının hataları. Sinaps ağırlıklarının hatalarının hesaplanması. 1998.pdf
Alt Botin S.A. SSCB-BDT'de Nörosibernetik - Buluşların ve patentlerin analitik incelemesi.pdf
Tarasenko R.A. Zaman serisi tahmin problemlerinde sinir ağları için bir eğitim örneği oluştururken durum açıklamasının boyutunu seçme.doc
Tarasenko R.A. Zaman serisi tahmininde sinir ağları için eğitim setinin kalitesinin ön değerlendirmesi.doc
Terekhov S.A. Sinir ağı makinelerini öğrenmenin teknolojik yönleri. 2006.pdf
Tyummentsev Yu.V. Akıllı otonom sistemler - bilgi teknolojisine bir meydan okuma.pdf
Wasserman F. Nörobilgisayar teknolojisi.doc
Wasserman F. Nörobilgisayar teknolojisi. teori ve pratik.doc
Khaikin S. Sinir ağları - tam kurs.djvu
Tsaregorodtsev V.G. Eğitilebilir yapay sinir ağları ile veri tablolarından yarı deneysel bilgi üretimi.pdf

DSP tarafından:

Programcılar fikirleri ve kaynak kodu için Arndt J. Algoritmalar.pdf
Les Thede Pratik Analog ve Sayısal Filtre Tasarımı. 2004.pdf
O'Leary 2002 DSP dizini.pdf
Paillard B. Dijital Sinyal İşlemcilerine Giriş. 2002.pdf
Rorabauch, Britton Dijital Filtre Tasarımcısının El Kitabı. 1989.pdf
Stranneby, Dag. Sayısal Sinyal İşleme DSP ve Uygulamaları. 2001.pdf
Iphicher E. Jervis B. Dijital sinyal işleme. Pratik yaklaşım. 2004.djvu
Anokhina A.M. Fiziksel bir deneyin ölçüm sistemlerinde dijital sinyal işleme. Filtre hesaplama.pdf
Anthony A. Dijital filtreler. Analiz ve tasarım. 1983.djvu
Arutyunov P.A. Algoritmik ölçümlerin teorisi ve uygulaması.1990.djvu
Belodedov M.V. Sayısal filtre tasarlama yöntemleri. 2004.pdf
Blahut R. Dijital sinyal işleme için hızlı algoritmalar. 1989.djvu
Bogner R. Konstantinidis A. Dijital filtrelemeye giriş. 1976.djvu
Bracewell R. Hartley Dönüşümü. Teori ve pratik. 1990.djvu
Vinokurov A. Şifreleme algoritması GOST 28147-89, Intel x86 platformunun bilgisayarları için kullanımı ve uygulanması.djvu
Vorobyov V.I. Gribunin V.G. Dalgacık dönüşümünün teorisi ve pratiği. 1999.djvu
Altın B. Dijital sinyal işleme. 1973.djvu
Goldenberg L.M. Dijital sinyal işleme. 1990.djvu
Gutnikov V.S. Ölçüm sinyallerinin filtrelenmesi. 1990.djvu
Davydov A.V. DİJİTAL SİNYAL İŞLEME.docx
Davydov A.V. DİJİTAL SİNYAL İŞLEME.pdf
Dakhnovich A.A.pdf
Denisenko A.N. Sinyaller. Teorik Radyo Mühendisliği.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar dönüşümleri. Bölüm 1.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar dönüşümleri. Bölüm 2.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar dönüşümleri. Bölüm 3.djvu
Zverev V.A. Stromkov A.A. Sinyallerin Gürültüden Sayısal Yöntemlerle Ayrılması 2001.djvu
Kay S.M. Modern spektral analiz yöntemleri.djvu
Kolos M.V. Optimum sayısal filtreleme yöntemleri. 2000.pdf
Komarov A.V. Dijital sinyal işlemcileri. 2003.doc
Krisilov V.A. Poberezhnik S.M. Yapısal olarak esnek polinom ve harmonik serilerle karmaşık bağımlılıkların yaklaşıklığı.pdf
Krisilov V.A. Taksonomi Problemlerinde Ayrık Özellik Uzayında Yanlış Kompaktlık Problemleri.pdf
Kuo B. Sayısal kontrol sistemlerinin teorisi ve tasarımı. 1986.djvu
Otomasyon cihazlarında sinyal işleme için Lazarev S. Fast Fourier dönüşümü.pdf
Lebedev A.N. Sayısal modelleme yöntemleri. 1988.pdf
Lukin A. Sayısal sinyal işlemeye giriş. 2002.djvu
Nussbaumer G. Hızlı Fourier dönüşümü ve evrişim algoritmaları. 1985.djvu
Olsson G. Dijital otomasyon ve kontrol sistemleri. Bölüm 1. 2001.djvu
Olsson G. Dijital otomasyon ve kontrol sistemleri. Bölüm 2. 2001.djvu
Oppenheim A.V. Dijital sinyal işleme. 1979.djvu
Ostapenko A.G. Mikroişlemcilerde özyinelemeli filtreler. 1988.djvu
Rabiner L. Gould B. Sayısal sinyal işleme teorisi ve uygulaması. 1978.djvu
Rabiner L.R. Shafer R.V. Konuşma sinyallerinin dijital olarak işlenmesi. 1981.pdf
Radyo mühendisliği №03 2000_00.djvu
Öneriler ITU G721rus.djvu
ITU Önerileri G726 ve G727 ADPCM Algorithms.djvu Karşılaştırması
ITU G726 Öneriler Ek A.djvu
Öneriler İTÜ G727.djvu
ITU G727 Öneriler Ek A.djvu
Robinson E.A. Spektral tahmin teorisinin gelişim tarihi. 1982.djvu
Rossiev A.A. Tablolardaki boşlukları onarmak için verileri eğrilerle modelleme.pdf
Sato Y. sinyal işleme.djvu
Sergienko A.B. Dijital sinyal işleme. 2003.djvu
Sibert U.M. Zincirler, sinyaller, sistemler. Bölüm 1. 1988.djvu
Sibert U.M. Zincirler, sinyaller, sistemler. Bölüm 2. 1988.djvu
Sizikov V.S. Ölçüm Sonuçlarının İşlenmesi için Sağlam Yöntemler 1999.pdf
Sinclair Ocak. Dijital sese giriş. 1990.djvu
Solonin A. Ulakhovich D. Dijital sinyal işleme algoritmaları ve işlemcileri. 2002.djvu
Solonin A.I. Sayısal sinyal işlemenin temelleri. 2005.djvu
Stepanov A.V. Radyo iletişim sistemlerinin bilgisayar sinyal işleme yöntemleri.doc
Trakhtman A.M. Sonlu aralıklarda ayrık sinyal teorisinin temelleri. 1975.djvu
Dul B. Uyarlanabilir sinyal işleme. 1989.djvu
Walt Kester Dijital sinyal işleme. Analog Cihazlar.pdf
Fink L.M. Sinyaller, girişim, hatalar. Bölüm 1. 1984.djvu
Fink L.M. Sinyaller, girişim, hatalar. Bölüm 2. 1984.djvu
Fink L.M. Ayrık Mesaj İletim Teorisi Bölüm 1 1970.djvu
Fink L.M. Ayrık Mesaj İletim Teorisi Bölüm 2 1970.djvu
Flanagan D.L. Konuşmanın analizi, sentezi ve algısı. 1968.djvu
Franks L. Sinyal Teorisi. 1974.djvu
Kharkevich A.A. Müdahaleye karşı savaşın. 1965.djvu
Hemming R.V. dijital filtreler. 1980.djvu
Huang T.S. Dijital Görüntü İşlemede Hızlı Algoritmalar 1984.djvu
Shchatilov V. Modern dijital iletişim sistemlerinde yeni Analog Cihaz çözümlerinin kullanımına ilişkin beklentiler.pdf
Yaroslavsky L.P. Optikte ve holography.djvu'da dijital sinyal işleme

İhtiyacı olan varsa, bazı genel ftp sunucularına yükleyebilirim.

[gumgum]

joo >> :

Kitaplığımdaki dosyaların listesi

Ağlara göre:

Teknik.pdf gerçekleştirmek için sinir ağlarını kullanma üzerine bir vaka çalışması
Forex Modelleri ve Olasılıklar.pdf
Gorban AN Nöroinformatik. Biz neyiz, nereye gidiyoruz, yolumuzu nasıl ölçeceğiz.pdf
Haykin S. Kalman filtreleme ve sinir ağları.djvu
IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg
Jonsson F. Markus. Gerçek alanın sayısallaştırılmış haritalarında araçlar için en iyi yolu bulmak. Bölüm 1.doc
Jonsson F. Markus. Gerçek alanın sayısallaştırılmış haritalarında araçlar için en iyi yolu bulmak. Bölüm 2.doc
Krose B. Sinir ağlarına giriş. 1996.djvu
Long, Parks Neural Network Modeling.djvu
Modelleme ve Ticaret EURUSD.pdf
Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf
rbfkalman.pdf
ToshibaNeuronChip.pdf
Forex.pdf Tahmininde Tekrarlayan Sinir Ağlarını Kullanma
Barsky A.B. Sinir ağları tanıma, kontrol, karar verme. 2004.pdf
Berkinblit M.B. Sinir ağları 1993.djvu
Bastens D. Sinir ağları ve finansal piyasalar. Alım satım işlemlerinde karar verme.djvu
Vapnik V.N. Ampirik verilere bağımlılıkların kurtarılması. 1997.djvu
Voronovsky G.K. Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları ve Sanal Gerçeklik Sorunları.pdf
Galushkin A.I. Sinir ağları teorisi. Kitap. 1 2000.djvu
Goldstein B.S. Akıllı ağlar. 2000.djvu
Gorban A.N. Sinir Ağlarının Genelleştirilmiş Yaklaşım Teoremi ve Hesaplama Yetenekleri.pdf
Gorbunova E.O. Kirdin'in kinetik makinesinin algoritmik evrenselliği.pdf
Gorbunova E.O. Nöroinformatik yöntemleri. Kirdin'in kinetik makinesi için basit programların sonluluğu ve determinizmi.pdf
Jane Anil K. Yapay Sinir Ağlarına Giriş.pdf
Dorrer M.G. Bir group.pdf'de sinirsel ilişkiler ağları ile sezgisel tahmin
Dorrer M.G. Nöroinformatik yöntemleri. Rastgele transforms.pdf ile bir buçuk katmanlı öngörücü ile çok boyutlu fonksiyonların yaklaşıklığı
Dubrovich V.I. Alt Botin S.A. Perceptron Hızlandırılmış Öğrenme Algoritması.pdf
Ezhov A. Shumsky S. Nörobilgisayar ve ekonomi ve işletmedeki uygulamaları.djvu
Zhukov L.A. Eğitim ve araştırma çalışmaları için sinir ağı teknolojilerinin kullanımı.pdf
Zaentsev I.V. Sinir ağları temel modelleri. 1999.pdf
Zakharov V.N. Khoroshevsky V.F. Yapay zeka. Cilt 3. Yazılım ve Donanım 1990.djvu
Callan R. Sinir ağlarının temel kavramları.djvu
Kgur P.G. Sinir ağları ve nörobilgisayarlar.pdf
Komashinsky V.I. Sinir ağları ve kontrol ve iletişim sistemlerinde uygulamaları 2003.pdf
Kısa S. Hopfield ve Hamming Sinir Ağları.pdf
Kısa S. Sinir ağları. Geri Yayılım Algoritması.pdf
Kısa S. Sinir ağları. Öğretmensiz öğrenme.pdf
Kısa S. Sinir ağları. Temel Bilgiler.pdf
Krisilov V.A. Kondartyuk A.V. Ayırt edilebilirliği iyileştirmek için sinir ağı giriş verilerinin dönüştürülmesi.pdf
Krisilov V.A. Oleshko D.N. Sinir ağlarının öğrenilmesini hızlandırma yöntemleri.doc
Krisilov V.A. Chumichkin K.V. Eğitim setinin uyarlanabilir basitleştirilmesi yoluyla sinir ağlarının eğitiminin hızlandırılması.pdf
Krislov V.A. Sinir ağı tahmin problemlerinde ilk verilerin temsili.pdf
Kruglov V.V. Bulanık mantık ve yapay sinir ağları.djvu
Kruglov, Borisov - Yapay sinir ağları. Teori ve pratik, 2002.djvu
Kruglov, Borisov - Yapay sinir ağları. Teori ve pratik, 2002.txt
Liu B. Tanımsız Programlama Teorisi ve Uygulaması 2005.djvu
McCulloch W., Pitts W. Sinir Aktivitesine İlişkin Fikirlerin Mantıksal Hesabı.pdf
Markel J.D. Doğrusal konuşma tahmini. 1980.djvu
Mirkes E.M. Nörobilgisayar. Taslak standart. 1998.pdf
Nabkhan T.N. Zomaya A. İşlevselliği optimize etmek için sinir ağı yapıları oluşturma sorunları üzerine.pdf
Napalkov A.V., Pragina L.L. - İnsan beyni ve yapay zeka.docx
Oleshko D.N. Zaman serilerinin davranışını tahmin etme probleminde sinir ağlarını öğrenmenin kalitesini ve hızını geliştirmek.doc
Oleshko D.N. Sinir ağlarını öğrenmenin kalitesini ve hızını artırma.doc
Bilgi işleme 2000.djvu için Ostrovsky S. Sinir ağları
Pitenko A.A. GIS.pdf'deki analitik problemlerin çözümünde sinir ağı teknolojilerinin kullanımı
Senashova M.Yu. Sinir ağlarının hataları. Sinaps ağırlıklarının hatalarının hesaplanması. 1998.pdf
Alt Botin S.A. SSCB-BDT'de Nörosibernetik - Buluşların ve patentlerin analitik incelemesi.pdf
Tarasenko R.A. Zaman serisi tahmin problemlerinde sinir ağları için bir eğitim örneği oluştururken durum açıklamasının boyutunu seçme.doc
Tarasenko R.A. Zaman serisi tahmininde sinir ağları için eğitim setinin kalitesinin ön değerlendirmesi.doc
Terekhov S.A. Sinir ağı makinelerini öğrenmenin teknolojik yönleri. 2006.pdf
Tyummentsev Yu.V. Akıllı otonom sistemler - bilgi teknolojisine bir meydan okuma.pdf
Wasserman F. Nörobilgisayar teknolojisi.doc
Wasserman F. Nörobilgisayar teknolojisi. teori ve pratik.doc
Khaikin S. Sinir ağları - tam kurs.djvu
Tsaregorodtsev V.G. Eğitilebilir yapay sinir ağları ile veri tablolarından yarı deneysel bilgi üretimi.pdf

DSP tarafından:

Programcılar fikirleri ve kaynak kodu için Arndt J. Algoritmalar.pdf
Les Thede Pratik Analog ve Sayısal Filtre Tasarımı. 2004.pdf
O'Leary 2002 DSP dizini.pdf
Paillard B. Dijital Sinyal İşlemcilerine Giriş. 2002.pdf
Rorabauch, Britton Dijital Filtre Tasarımcısının El Kitabı. 1989.pdf
Stranneby, Dag. Sayısal Sinyal İşleme DSP ve Uygulamaları. 2001.pdf
Iphicher E. Jervis B. Dijital sinyal işleme. Pratik yaklaşım. 2004.djvu
Anokhina A.M. Fiziksel bir deneyin ölçüm sistemlerinde dijital sinyal işleme. Filtre hesaplama.pdf
Anthony A. Dijital filtreler. Analiz ve tasarım. 1983.djvu
Arutyunov P.A. Algoritmik ölçümlerin teorisi ve uygulaması.1990.djvu
Belodedov M.V. Sayısal filtre tasarlama yöntemleri. 2004.pdf
Blahut R. Dijital sinyal işleme için hızlı algoritmalar. 1989.djvu
Bogner R. Konstantinidis A. Dijital filtrelemeye giriş. 1976.djvu
Bracewell R. Hartley Dönüşümü. Teori ve pratik. 1990.djvu
Vinokurov A. Şifreleme algoritması GOST 28147-89, Intel x86 platformunun bilgisayarları için kullanımı ve uygulanması.djvu
Vorobyov V.I. Gribunin V.G. Dalgacık dönüşümünün teorisi ve pratiği. 1999.djvu
Altın B. Dijital sinyal işleme. 1973.djvu
Goldenberg L.M. Dijital sinyal işleme. 1990.djvu
Gutnikov V.S. Ölçüm sinyallerinin filtrelenmesi. 1990.djvu
Davydov A.V. DİJİTAL SİNYAL İŞLEME.docx
Davydov A.V. DİJİTAL SİNYAL İŞLEME.pdf
Dakhnovich A.A.pdf
Denisenko A.N. Sinyaller. Teorik Radyo Mühendisliği.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar dönüşümleri. Bölüm 1.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar dönüşümleri. Bölüm 2.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar dönüşümleri. Bölüm 3.djvu
Zverev V.A. Stromkov A.A. Sinyallerin Gürültüden Sayısal Yöntemlerle Ayrılması 2001.djvu
Kay S.M. Modern spektral analiz yöntemleri.djvu
Kolos M.V. Optimum sayısal filtreleme yöntemleri. 2000.pdf
Komarov A.V. Dijital sinyal işlemcileri. 2003.doc
Krisilov V.A. Poberezhnik S.M. Yapısal olarak esnek polinom ve harmonik serilerle karmaşık bağımlılıkların yaklaşıklığı.pdf
Krisilov V.A. Taksonomi Problemlerinde Ayrık Özellik Uzayında Yanlış Kompaktlık Problemleri.pdf
Kuo B. Sayısal kontrol sistemlerinin teorisi ve tasarımı. 1986.djvu
Otomasyon cihazlarında sinyal işleme için Lazarev S. Fast Fourier dönüşümü.pdf
Lebedev A.N. Sayısal modelleme yöntemleri. 1988.pdf
Lukin A. Sayısal sinyal işlemeye giriş. 2002.djvu
Nussbaumer G. Hızlı Fourier dönüşümü ve evrişim algoritmaları. 1985.djvu
Olsson G. Dijital otomasyon ve kontrol sistemleri. Bölüm 1. 2001.djvu
Olsson G. Dijital otomasyon ve kontrol sistemleri. Bölüm 2. 2001.djvu
Oppenheim A.V. Dijital sinyal işleme. 1979.djvu
Ostapenko A.G. Mikroişlemcilerde özyinelemeli filtreler. 1988.djvu
Rabiner L. Gould B. Sayısal sinyal işleme teorisi ve uygulaması. 1978.djvu
Rabiner L.R. Shafer R.V. Konuşma sinyallerinin dijital olarak işlenmesi. 1981.pdf
Radyo mühendisliği №03 2000_00.djvu
Öneriler ITU G721rus.djvu
ITU Önerileri G726 ve G727 ADPCM Algorithms.djvu Karşılaştırması
ITU G726 Öneriler Ek A.djvu
Öneriler İTÜ G727.djvu
ITU G727 Öneriler Ek A.djvu
Robinson E.A. Spektral tahmin teorisinin gelişim tarihi. 1982.djvu
Rossiev A.A. Tablolardaki boşlukları onarmak için verileri eğrilerle modelleme.pdf
Sato Y. sinyal işleme.djvu
Sergienko A.B. Dijital sinyal işleme. 2003.djvu
Sibert U.M. Zincirler, sinyaller, sistemler. Bölüm 1. 1988.djvu
Sibert U.M. Zincirler, sinyaller, sistemler. Bölüm 2. 1988.djvu
Sizikov V.S. Ölçüm Sonuçlarının İşlenmesi için Sağlam Yöntemler 1999.pdf
Sinclair Ocak. Dijital sese giriş. 1990.djvu
Solonin A. Ulakhovich D. Dijital sinyal işleme algoritmaları ve işlemcileri. 2002.djvu
Solonin A.I. Sayısal sinyal işlemenin temelleri. 2005.djvu
Stepanov A.V. Radyo iletişim sistemlerinin bilgisayar sinyal işleme yöntemleri.doc
Trakhtman A.M. Sonlu aralıklarda ayrık sinyal teorisinin temelleri. 1975.djvu
Dul B. Uyarlanabilir sinyal işleme. 1989.djvu
Walt Kester Dijital sinyal işleme. Analog Cihazlar.pdf
Fink L.M. Sinyaller, girişim, hatalar. Bölüm 1. 1984.djvu
Fink L.M. Sinyaller, girişim, hatalar. Bölüm 2. 1984.djvu
Fink L.M. Ayrık Mesaj İletim Teorisi Bölüm 1 1970.djvu
Fink L.M. Ayrık Mesaj İletim Teorisi Bölüm 2 1970.djvu
Flanagan D.L. Konuşmanın analizi, sentezi ve algısı. 1968.djvu
Franks L. Sinyal Teorisi. 1974.djvu
Kharkevich A.A. Müdahaleye karşı savaşın. 1965.djvu
Hemming R.V. dijital filtreler. 1980.djvu
Huang T.S. Dijital Görüntü İşlemede Hızlı Algoritmalar 1984.djvu
Shchatilov V. Modern dijital iletişim sistemlerinde yeni Analog Cihaz çözümlerinin kullanımına ilişkin beklentiler.pdf
Yaroslavsky L.P. Optikte ve holography.djvu'da dijital sinyal işleme

İhtiyacı olan varsa, onu herkese açık bir ftp sunucusuna yükleyebilirim.

Narod'a gidebilir misin?

[Andrey Dik]

gumgum >> :

Narod'a gidebilir misin?

Sadece ne ve nasıl yapılacağını açıklayın. Dolduracağım, bitirdiğimde abonelikten çıkacağım.