NEURAL NETWORKS AND LEARNING MECHANISM

نویسندگان

چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Reinforcement Learning in Neural Networks: A Survey

In recent years, researches on reinforcement learning (RL) have focused on bridging the gap between adaptive optimal control and bio-inspired learning techniques. Neural network reinforcement learning (NNRL) is among the most popular algorithms in the RL framework. The advantage of using neural networks enables the RL to search for optimal policies more efficiently in several real-life applicat...

متن کامل

Reinforcement Learning in Neural Networks: A Survey

In recent years, researches on reinforcement learning (RL) have focused on bridging the gap between adaptive optimal control and bio-inspired learning techniques. Neural network reinforcement learning (NNRL) is among the most popular algorithms in the RL framework. The advantage of using neural networks enables the RL to search for optimal policies more efficiently in several real-life applicat...

متن کامل

reinforcement learning in neural networks: a survey

in recent years, researches on reinforcement learning (rl) have focused on bridging the gap between adaptive optimal control and bio-inspired learning techniques. neural network reinforcement learning (nnrl) is among the most popular algorithms in the rl framework. the advantage of using neural networks enables the rl to search for optimal policies more efficiently in several real-life applicat...

متن کامل

Overview of Fuzzified Neural Networks with Comparison of Learning Mechanism

A fuzzified neural network copes with fuzzy signals and/or weights so that the information about the uncertainty of input and output can be served in the training process. Since learning process is the main function of fuzzy neural networks, in this study, we focus on review and comparison of the existing learning algorithms, so that the theoretical achievement and the application agenda of eac...

متن کامل

rodbar dam slope stability analysis using neural networks

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Journal of Advanced Science

سال: 1992

ISSN: 1881-3917,0915-5651

DOI: 10.2978/jsas.4.4_f16