Super cena

Algoritmi evolutivi multi-obiettivo della rete neurale Spiking - Saleh Abdulrazak Yahya

Name: Algoritmi evolutivi multi-obiettivo della rete neurale Spiking - Saleh Abdulrazak Yahya
Brand: KS OmniScriptum Publishing
Availability: InStock

+ Dodaj do porównania Dodaj do listy zakupowej

Rozmiar

uniwersalny

203,61 zł

/ szt.

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: ~~214,67 zł~~ / szt.-5%

Cena regularna: ~~204,79 zł~~ / szt.-1%

Możesz kupić także poprzez:

Produkt dostępny

Darmowa i szybka dostawa od 149,00 zł

14 dni na łatwy zwrot

Bezpieczne zakupy

Odroczone płatności. Kup teraz, zapłać za 30 dni, jeżeli nie zwrócisz

Kup teraz, zapłać później - 4 kroki

Przy wyborze formy płatności, wybierz PayPo. PayPo - kup teraz, zapłać za 30 dni

PayPo opłaci twój rachunek w sklepie.
Na stronie PayPo sprawdź swoje dane i podaj pesel.

Po otrzymaniu zakupów decydujesz co ci pasuje, a co nie. Możesz zwrócić część albo całość zamówienia - wtedy zmniejszy się też kwota do zapłaty PayPo.

W ciągu 30 dni od zakupu płacisz PayPo za swoje zakupy bez żadnych dodatkowych kosztów. Jeśli chcesz, rozkładasz swoją płatność na raty.

La rete neurale Spiking (SNN) svolge un ruolo essenziale nei problemi di classificazione. Sebbene esistano molti modelli di SNN, la Evolving Spiking Neural Network (ESNN) è ampiamente utilizzata in molti lavori di ricerca recenti. Per migliorare l'algoritmo ESNN sono stati utilizzati algoritmi evolutivi, soprattutto l'evoluzione differenziale (DE). Tuttavia, molti problemi di ottimizzazione del mondo reale includono diversi obiettivi contraddittori. In questo libro, la ricerca armonica (HS) e l'approccio memetico sono stati utilizzati per migliorare le prestazioni di MOO con ESNN. Di conseguenza, è stata applicata la Memetic Harmony Search Multi-Objective Differential Evolution with Evolving Spiking Neural Network (MEHSMODE-ESNN) per migliorare la struttura della ESNN e i tassi di precisione. Per valutare le prestazioni di questo modello ibrido multi-obiettivo migliorato sono stati utilizzati set di dati standard dell'UCI machine learning. I risultati sperimentali hanno dimostrato che il modello Memetic Harmony Search Multi-Objective Differential Evolution with Evolving Spiking Neural Network (MEHSMODE-ESNN) fornisce risultati migliori in termini di accuratezza e struttura della rete.

EAN: 9786208557485

Producent

KS OmniScriptum Publishing

Kod produktu

909HDA03527KS

Rok wydania

2025

Strony

Oprawa

Miekka

Format

15.2x22.9cm

Język