pregleda

Uvod u dinamičko programiranje i primenu grafova u zakl


Cena:
2.400 din
Stanje: Nekorišćen
Garancija: Ne
Isporuka: Pošta
CC paket (Pošta)
Post Express
Lično preuzimanje
Plaćanje: Tekući račun (pre slanja)
Pouzećem
Lično
Grad: Beograd-Vračar,
Beograd-Vračar
Prodavac

talican (3429)

PREMIUM član
Član je postao Premium jer:
- ima 100 jedinstvenih pozitivnih ocena od kupaca,
- tokom perioda od 6 meseci uplati minimum 20.000 dinara na svoj Limundo račun.

100% pozitivnih ocena

Pozitivne: 6678

Moj Dućan Moj Dućan

  Pošalji poruku

Svi predmeti člana


Kupindo zaštita

Oblast: Ostalo
Autor: Domaći
Godina izdanja: ostalo
ISBN: ostalo
Jezik: Srpski

Uvod u dinamičko programiranje i primenu grafova u zaključivanju

24 cm; 123 str.

Sadržaj
1 Optimizacioni algoritmi i kompleksnost 1
1.1 Matematiˇcka optimizacija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Kompleksnost algoritama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Klase kompleksnosti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3 Dinamiˇcko programiranje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2 Neuralne mreže 20
2.1 Mašinsko uˇcenje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2 Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.1 Neuron kao komunikacioni sistem . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.3 Arhitekture neuralnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.4 Treniranje neuralnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.4.1 Treniranje jednoslojnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.4.2 Kriterijumska funkcija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.4.3 Treniranje višeslojnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.4.4 Duboko uˇcenje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.4.5 Garantovano uˇcenje podataka . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3 Probabilistiˇcke mreže 69
3.1 Probabilistiˇcko zakljuˇcivanje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.2 Bajesove mreže . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.3 Uslovna nezavisnost i irelevantnost promenljivih . . . . . . . . . . . 80
3.4 Estimacija parametara Bajesovih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.4.1 Estimacija zakona raspodele mreže . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.4.2 Estimacija topologije mreže . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
3.5 Klasifikacija Bajesovim mrežama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
3.6 Faktor grafovi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
3.7 Skriveni Markovljevi lanci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
3.7.1 Zakljuˇcivanje primenom skrivenih Markovljevih lanaca . . . 111
3.7.2 BCJR algoritam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
Literatura 119

LIČNO PREUZIMANJE JE MOGUĆE U BEOGRADU (NA CRVENOM KRSTU) I U SMEDEREVU!

POGLEDAJTE I OSTALE KNJIGE IZ MOJE PONUDE:
http://talican.kupindo.com/kupindo

Predmet: 82750895
Uvod u dinamičko programiranje i primenu grafova u zaključivanju

24 cm; 123 str.

Sadržaj
1 Optimizacioni algoritmi i kompleksnost 1
1.1 Matematiˇcka optimizacija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Kompleksnost algoritama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Klase kompleksnosti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3 Dinamiˇcko programiranje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2 Neuralne mreže 20
2.1 Mašinsko uˇcenje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2 Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.1 Neuron kao komunikacioni sistem . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.3 Arhitekture neuralnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.4 Treniranje neuralnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.4.1 Treniranje jednoslojnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.4.2 Kriterijumska funkcija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2.4.3 Treniranje višeslojnih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.4.4 Duboko uˇcenje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
2.4.5 Garantovano uˇcenje podataka . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3 Probabilistiˇcke mreže 69
3.1 Probabilistiˇcko zakljuˇcivanje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.2 Bajesove mreže . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.3 Uslovna nezavisnost i irelevantnost promenljivih . . . . . . . . . . . 80
3.4 Estimacija parametara Bajesovih mreža . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.4.1 Estimacija zakona raspodele mreže . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.4.2 Estimacija topologije mreže . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
3.5 Klasifikacija Bajesovim mrežama . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
3.6 Faktor grafovi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
3.7 Skriveni Markovljevi lanci . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
3.7.1 Zakljuˇcivanje primenom skrivenih Markovljevih lanaca . . . 111
3.7.2 BCJR algoritam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
Literatura 119
82750895 Uvod u dinamičko programiranje i primenu grafova u zakl

LimundoGrad koristi kolačiće u statističke i marketinške svrhe. Nastavkom korišćenja sajta smatramo da ste pristali na upotrebu kolačića. Više informacija.