ПРОФ. АКСАК Н. Г.
ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ «ХНУРЕ», М. ХАРКІВ
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Мультиагентний підхід для систем класифікаторів, що навчаються презентация
Содержание
- 1. Мультиагентний підхід для систем класифікаторів, що навчаються
- 2. СИСТЕМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ Нейронні мережі Класифікатори, що навчаються (Learning Classifier System)
- 3. СИСТЕМИ КЛАСИФІКАТОРІВ, ЩО НАВЧАЮТЬСЯ Базова
- 4. АРХІТЕКТУРА СИСТЕМИ КЛАСИФІКАТОРІВ, ЩО НАВЧАЮТЬСЯ
- 5. ЕТАПИ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ КЛАСИФІКАТОРІВ З ВИКОРИСТАННЯМ БІБЛІОТЕКИ
- 6. ВИСНОВКИ Використання мультиагентного підходу значно збільшує загальну
СИСТЕМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ Нейронні мережі Класифікатори, що навчаються (Learning Classifier System)
Слайд 1МУЛЬТИАГЕНТНИЙ ПІДХІД ДЛЯ СИСТЕМ КЛАСИФІКАТОРІВ, ЩО НАВЧАЮТЬСЯ
ТОВЧИРЕЧКО Д. О.
НАУКОВИЙ КЕРІВНИК
Слайд 2СИСТЕМИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
Нейронні мережі
Класифікатори, що навчаються (Learning Classifier System)
Слайд 3СИСТЕМИ КЛАСИФІКАТОРІВ, ЩО НАВЧАЮТЬСЯ
Базова Learning Classifier System складається з:
популяції правил;
системи пропорційного розподілу заслуг (RL-компонент), що реалізує техніку адаптивного навчання з підкріпленням;
механізму еволюції правил, який зазвичай реалізований за допомогою генетического алгоритму.
Слайд 6ВИСНОВКИ
Використання мультиагентного підходу значно збільшує загальну ефективність дослідження, а об’єктно-орієнтований підхід
надає розробникам можливість зменшити час на технічних роботах і зосередитись більше на аналізі соціальних явиш. Це забезпечує високу гнучкість в процесі побудови LCS для певної цілі моделювання.
