Strona glówna
•
FAQ
•
Szukaj
•
Użytkownicy
•
Grupy
•
Galerie
•
Rejestracja
•
Profil
•
Zaloguj się, by sprawdzić wiadomości
•
Zaloguj
Forum Forum MESA !! Strona Główna
->
Terminarz
Napisz odpowiedź
Użytkownik
Temat
Treść wiadomości
Emotikony
Więcej Ikon
Kolor:
Domyślny
Ciemnoczerwony
Czerwony
Pomarańćzowy
Brązowy
Żółty
Zielony
Oliwkowy
Błękitny
Niebieski
Ciemnoniebieski
Purpurowy
Fioletowy
Biały
Czarny
Rozmiar:
Minimalny
Mały
Normalny
Duży
Ogromny
Zamknij Tagi
Opcje
HTML:
TAK
BBCode
:
TAK
Uśmieszki:
TAK
Wyłącz HTML w tym poście
Wyłącz BBCode w tym poście
Wyłącz Uśmieszki w tym poście
Kod potwierdzający: *
Wszystkie czasy w strefie EET (Europa)
Skocz do:
Wybierz forum
Nabór do ZESPÓŁ Forum MESA
----------------
Nabór
MESA - DRUŻYNY
----------------
GKS Bełchatów
Cracovia Kraków
Dyskobolia Grodzisk Wielkopolski
Górnik Zabrze
Jagiellonia Białystok
Korona Kielce
Lech Poznań
Legia Warszawa
ŁKS Łódź
Odra Wodzisław Śląski
Polonia Bytom
Ruch Chorzów
Wisła Kraków
Zagłębie Lubin
Zagłębie Sosnowiec
MESA - OGÓLNIE
----------------
Regulamin
Terminarz
Sędziowie
Wyniki
DLA KIBICA
----------------
Typer
Rozrywka
Sonda
INNE
----------------
Hydepark
Reklama
PARTNERZY
----------------
Parnerzy w reklamie i realizacji projektu !!
Przegląd tematu
Autor
Wiadomość
e707004304
Wysłany: Pią 14:40, 24 Gru 2010
Temat postu: Particle Swarm Optimization Algorithm for the whol
Particle Swarm Optimization Algorithm for All
Network W = 1w,
uggs bestellen
,. , Wx. ~, Wx, Wx,
ugg italia
, 1,}: f13.1248, -28.7716,13.1246, -28.4645,55.0249} (17) the traditional multi-layer feedforward neural network requires at least two hidden layer neural element to solve the XOR problem. Let the training accuracy of 1e-10, hidden layer and output layer activation function is a conventional s-type activation function, the performance comparison of two network shown in Table 1. Table 1 XOR of two networks for solving the problem of the performance comparison shown in Table 1, although based across the connection layer feedforward neural network using only a hidden element,
belstaff uomo
, but the convergence is better than traditional networks, and has better stability . 5 Conclusion across the connection based on multilayer feedforward neural network, through the improvement of connection and discard all based on non-fully connected neural network model of traditional, helps reduce the complexity of the network structure, optimization of neural network structure a new way of thinking. Simulation results show that the convergence and stability of the network than the traditional network has improved greatly. Of course, this paper only the classical XOR problem shows the performance improvement in a further study,
microsoft outlook
, will attempt to work with specific practical problems, and other classical test functions,
Ed Hardy outlet
, expanding across the connection-based multi-layer feedforward neural networks in various fields.
fora.pl
- załóż własne forum dyskusyjne za darmo
Theme
FrayCan
created by
spleen
&
Download
Powered by
phpBB
© 2001, 2005 phpBB Group
Regulamin