最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。
関数近似およびクラスタリング
浅いニューラル ネットワークを使用した回帰、分類、クラスタリングの実行
例の入力と出力との非線形関係を汎化し、クラスタリングと自己符号化器による教師なし学習を実行します。
- 関数近似および非線形回帰
例の入力と出力との非線形関係を汎化するニューラル ネットワークの作成
- パターン認識
例の入力とそのクラスからの汎化を行うニューラル ネットワークの学習、自己符号化器の学習
- クラスタリング
自然な分布、カテゴリ、およびカテゴリの関係の検出
- 自己符号化器
自己符号化器ニューラル ネットワークを使用した特徴の教師なし学習の実行
- 浅いニューラル ネットワーク アーキテクチャの定義
浅いニューラル ネットワーク アーキテクチャおよびアルゴリズムの定義
Select a Web Site
Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. Based on your location, we recommend that you select: .
Select web siteYou can also select a web site from the following list:
Americas
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
