Singh Shaminder (14 results)

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Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Gill JasmeenJasmeen Gill is working as Assistant Professor in CSE department , RIMT-IET,Punjab,India.She has more than 10 years of teaching experience and more than 20 research articles to her credit. Shaminder Singh is working as As.…

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Weather plays a significant role in terms of life, property, agriculture and industry. Neural networks are capable of predicting the non-linear behavior of weather without the physics being explicitly explored. The most common method to train neural networks is through gradient decent based back propagation algorithm. But back propagation algorithm suffers from several disadvantages like local minima problem, slow training, and scaling problem. So the ways to solve these problems by hybridizing it with genetic algorithms. The hybrid technique can learn efficiently by combining the strengths of genetic algorithm with back propagation algorithm . The hybrid neural networks are more qualified if only the requirement of a global searching is considered. It is good at global search i.e. not in one direction and it works with a population of points instead of a single point. Also it blends the merits of both deterministic algorithm BP and stochastic optimizing algorithm GA.…

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La météo joue un rôle important dans la vie quotidienne, l'immobilier, l'agriculture et l'industrie. Les réseaux neuronaux sont capables de prédire le comportement non linéaire de la météo sans qu'il soit nécessaire d'explorer explicitement les lois physiques. La méthode la plus courante pour entraîner les réseaux neuronaux consiste à utiliser l'algorithme de rétropropagation basé sur la descente du gradient. Mais cet algorithme présente plusieurs inconvénients, comme le problème des minima locaux, la lenteur de l'entraînement et les problèmes d'évolutivité. On peut donc résoudre ces problèmes en l'hybridant avec des algorithmes génétiques. La technique hybride permet un apprentissage efficace en combinant les atouts de l'algorithme génétique et de l'algorithme de rétropropagation. Les réseaux neuronaux hybrides sont plus adaptés si l'on considère uniquement l'exigence d'une recherche globale. Ils sont performants en recherche globale, c'est-à-dire qu'ils ne se limitent pas à une seule direction et qu'ils travaillent avec une population de points plutôt qu'avec un seul point. De plus, ils combinent les avantages de l'algorithme déterministe BP et de l'algorithme d'optimisation stochastique GA.…

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Pogoda odgrywa znacz¿c¿ rol¿ w ¿yciu codziennym, dla mienia, rolnictwa i przemys¿u. Sieci neuronowe potrafi¿ przewidywä nieliniowe zachowania pogody bez konieczno¿ci szczegó¿owego analizowania zasad fizyki. Najpopularniejsz¿ metod¿ uczenia sieci neuronowych jest algorytm wstecznej propagacji oparty na metodzie spadku gradientu. Algorytm ten ma jednak kilka wad, takich jak problem lokalnych minimów, powolne uczenie si¿ i trudno¿ci ze skalowaniem. Rozwi¿zaniem tych problemów jest po¿¿czenie go z algorytmami genetycznymi. Technika hybrydowa pozwala na efektywne uczenie si¿ dzi¿ki po¿¿czeniu zalet algorytmu genetycznego z algorytmem propagacji wstecznej. Hybrydowe sieci neuronowe sprawdzaj¿ si¿ lepiej, je¿li we¿mie si¿ pod uwag¿ tylko wymóg przeszukiwania globalnego. Dobrze radz¿ sobie z przeszukiwaniem globalnym, czyli nie tylko w jednym kierunku, i dziäaj¿ na populacji punktów zamiast na pojedynczym punkcie. ¿¿cz¿ te¿ zalety zarówno deterministycznego algorytmu BP, jak i stochastycznego algorytmu optymalizacyjnego GA. …

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il tempo atmosferico gioca un ruolo significativo per la vita, i beni, l'agricoltura e l'industria. Le reti neurali sono in grado di prevedere il comportamento non lineare del tempo senza dover ricorrere a modelli fisici espliciti. Il metodo più comune per addestrare le reti neurali è l'algoritmo di retropropagazione basato sul gradiente discendente. Tuttavia, l'algoritmo di retropropagazione presenta diversi svantaggi, come il problema dei minimi locali, la lentezza dell'addestramento e il problema di scalabilità. Per risolvere questi problemi, si ricorre quindi all'ibridazione con algoritmi genetici. La tecnica ibrida permette di apprendere in modo efficiente combinando i punti di forza dell'algoritmo genetico con quelli dell'algoritmo di retropropagazione. Le reti neurali ibride sono più adatte se si considera solo il requisito della ricerca globale. Sono efficaci nella ricerca globale, cioè non in una sola direzione, e lavorano con una popolazione di punti invece che con un singolo punto. Inoltre, uniscono i vantaggi sia dell'algoritmo deterministico BP che dell'algoritmo di ottimizzazione stocastico GA.…

Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - O clima desempenha um papel significativo na vida, nos bens, na agricultura e na indústria. As redes neurais são capazes de prever o comportamento não linear do clima sem que a física seja explicitamente explorada. O método mais comum para treinar redes neurais é através do algoritmo de retropropagação baseado no gradiente descendente. Mas o algoritmo de retropropagação apresenta várias desvantagens, como o problema dos mínimos locais, o treino lento e o problema de escalabilidade. Por isso, a forma de resolver estes problemas é através da hibridização com algoritmos genéticos. A técnica híbrida consegue aprender de forma eficiente ao combinar os pontos fortes do algoritmo genético com o algoritmo de retropropagação. As redes neurais híbridas são mais adequadas se considerarmos apenas a necessidade de uma pesquisa global. São boas na pesquisa global, ou seja, não se limitam a uma única direção, e funcionam com uma população de pontos em vez de um único ponto. Além disso, combinam as vantagens tanto do algoritmo determinístico BP como do algoritmo de otimização estocástica GA.…