Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Praczyk, T" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Searching for optimal size neural networks in Assembler Encoding
Autorzy:
Praczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970178.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
evolutionary neural networks
Opis:
Assembler Encoding represents a neural network in the form of a simple program called Assembler Encoding Program. The task of the program is to create the so-called Network Definition Matrix, which maintains all the information necessary to construct a network. To generate the programs and, in consequence, neural networks, evolutionary techniques are used. One of the problems in Assembler Encoding is to determine an optimal number of neurons in a neural network. To deal with this problem a current version of Assembler Encoding uses a solution that is time consuming and hence rather impractical. The paper proposes four other solutions to the problem mentioned. To test them, experiments in a predator-prey problem were carried out. The results of the experiments are included at the end of the paper.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2010, 39, 4; 1193-1215
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using Assembler Encoding to build neuro-controllers for a team of autonomous underwater vehicles
Autorzy:
Praczyk, T.
Szymak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206308.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
evolutionary neural networks
autonomous underwater vehicles
Opis:
The paper compares a neuro-evolutionary metod called Assembler Encoding with two other methods from the area of neuro–evolution. As a testbed for the methods a variant of the predator–prey problem with Autonomous Underwater Vehicles (AUV) operating in an environment with the sea current was used. In the experiments, the task of vehicles–predators controlled with evolutionary neural networks was to capture a vehicle–prey behaving according to a simple deterministic strategy. All the experiments were carried out in simulation, and in order to simplify calculations in the two–dimensional environment – AUVs moved on a horizontal surface under the water.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2013, 42, 1; 267-286
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies