Перейти до головного вмісту
Українська (uk)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вхід
Методи штучного інте ...
Пошук курсів
Курси
Аспірантура
Методи штучного інтелекту
Змістовий модуль 3. Навчання з підкріпленням
Лекція 5. Основи навчання з підкріпленням
Лекція 5. Основи навчання з підкріпленням
Цей урок ще не готовий.
Попередня секція
Лекція 4. Обмежені машини Больцмана RBM
Наступна секція
Лекція 6. Глибинні Q-мережі
Перейти до...
Перейти до...
Новини
Силабус, інформація про викладача
Робоча програма
Базовий підручник
Система накопичення балів
Рекомендована література
Нейронні мережі: теорія та практика
Презентація № 1. Мережі RBF
Презентація 1
Лекція 1. Мережі RBF
Лекція 2. Мережі RBF та ядрові методи
Ядрові методи. Приклад використання
Презентація №3. Мережа Гопфілда
Лекція 3. Мережі Хопфілда та Больцмана
Лекція 4. Обмежені машини Больцмана RBM
Лекція 6. Глибинні Q-мережі
Лекція 7. Основи метанавчання нейромереж
Лекція 8. Алгоритми метанавчання
Лекція 9. Нечіткі продукційні та реляційні моделі
Лекція 10. Нечіткі нейронні продукційні моделі
Лекція 11. Нейронні нечіткі мережі
Лекція 12. Нечіткі моделі на основі графів
Лекція 13. Основи нейроеволюції
Лекція 14. NEAT та задача XOR
Лекція 15. Оптимізація новизни
Лекція 16. Коеволюція