Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Информация об авторах / Information about the AuthorsСодержание книги
Поиск на нашем сайте References
1. Rutkovskaya, D. Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems [ Text] / D. Rutkovskaya, L. Rutkovsky, M. Pilinsky. - M.: Hotline-Telecom, 2006-452c. 2. Classification and forecasting methods. Neural networks. URL: https://www.intuit.ru/studies/professional_skill_improvements/1210/courses/6/lecture/178 (date of request: 12.12.2019). 3. Perceptrons [Electronic resource] // Access mode – https://neuralnet.info/chapter/персептроны/ (accessed: 02.12.2019). 4. Ryszard, T. Introduction to Machine learning using Python. Guide for specialists in working with data [Text] / T. Ryshard, B. Barbara. - M.: Hotline-Telecom, 2017. -546c. 5. Donskikh, A. O. The method of artificial reproduction of data in machine learning problems using nonparametric nuclear estimates of the probability distribution density / A. O. Donskikh, A. A. Sirota // Bulletin of the VSU. Series: System Analysis and Information Technologies. - 2017. - No. 3-pp. 142-155. 6. Filist, S. A. Multilayered morphological operators for segmentation of complex-structured raster semitone images / S. A. Filist, A. R. Dabagov, R. A. Tomakova, D. S. Kondrashov/ / Proceedins of the State University. Series: Management, computer engineering, computer science. Medical instrumentation. 2019. Vol. 9. No. 3(32). pp. 44-63. 7. Tomakova, R. A. Mathematical support for recognition and classification of complexly structured biological objects/R. A. Tomakova, A. A. Naser, O. V. Shatalova//International Journal of Applied and Functional Research. - 2012. - No. 4. - p. 48-49. 8. Filist, S. A. Cellular processors in classifiers of multichannel images / S. A. Filist, R. A. Tomakova, A. N. Brezhneva, I. A. Malyutina, V. A. Alekseev// Radio industry. 2019, №1. P. 45-52. 9. Tomakova, R. A. Universal network structures in problems of classification of multidimensional data /R. A. Tomakova, A. A. Naser, O. V. Shatalova, E. V. Rudakova// Modern high-tech technologies. 2012. No. 8. P. 48-49. 10. Rashid, T. Creating a neural network [Text] / T. Rashid. - M.: Publishing House «Williams», 2018. - 435c. 11. Kan, K. A. Neural networks. Evolution [Text] / K. A. Kan. - M.: LitRes, 2019-428c. 12. Plug-in ml-agent for unity [Electronic resource] // Access mode – https://habr.com/ru/post/416297/ (accessed 12.03.2020). 13. Unity ML-Agents Toolkit [Electronic resource] // Access mode – https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents (accessed: 26.02.2020). 14. AI based on Unity ML Agents [Electronic resource] // Access mode – https://api-2d3d-cad.com/unity_ml_agents_quickstart/ (accessed: 07.03.2020). 15. Examples of creating an environment for training in ML-Agents [Electronic resource] // Access mode – https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_2_docs/docs/Learning-Environment-Examples.md (accessed: 25.09.2020). 16. Creating Agents in ML-Agents [Electronic resource] // Access mode – https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_2_docs/docs/Learning-Environment-Design-Agents.md (accessed: 23.09.2020). 17. Examples of agent optimization in ML-Agents [Electronic resource] // Access mode – https://blogs.unity3d.com/ru/2019/11/11/training-your-agents-7-times-faster-with-ml-agents (accessed: 09.10.2020). 18. The creation of an environment in the ML-Agents [Electronic resource] // Access mode – https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_2_docs/docs/Learning-Environment-Create-New.md (date of request: 11.10.2020). 19. Unity ML-Agents 1.0 - Training your first A. I. URL: [https://www.youtube.com/watch?v=_9aPZH6pyA8&ab_channel=Sebastian Schuchmann (accessed: 13.11.2020).
|
||
|
Последнее изменение этой страницы: 2024-06-17; просмотров: 50; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.217.21 (0.007 с.) |