고급 알고리즘 강의 - USTC

문서 크기: 19 MB

개요: 이 강의에서 고급 알고리즘 유인물, 우리는 것입니다 일반적으로 신경망, 유전자 알고리즘, 시뮬레이션 어닐링 알고리즘과 퍼지 수학을 포함하여, 사용 된 수학적 모델링 알고리즘에 초점을 맞추고있다. 보다 쉽게​​ 일부는 매우 복잡하고 어려운 알고리즘을 사용하여 이러한 종래의 알고리즘을 해결 해결할 수있다. 이러한 알고리즘은 깊은 이론적 배경을 가지고 있기 때문에, 따라서, 가능한도 필요한이 노트는 아마, 이러한 알고리즘을 알고 사용할 수 있습니다 얼마나 이러한 알고리즘을 알고, 우리의 목표는 적용하는 것입니다, 구체적으로 알고리즘의 이론을 논의하기 위해 어떤 종류의 문제의 종류를 해결하고, 수학적 모델링에 몇 가지 문제가 될 수 있습니다 해결하기 위해 이러한 알고리즘을 적용합니다. 응용 프로그램에 초점을 맞추고 있기 때문에, 우리는 또한 프로그램 코드의 번호를 제공, 사용자는이 프로그램을 적용해야합니다, 당신은 문제를 해결할 수 있습니다. 제 1 절 신경 네트워크. 인공 신경망의 간단한 원리는 프로세스 및 개발에 대한 사람들의 이해에 기초하여 신경망 알고리즘이다. 우리는 몇 가지 입력 및 해당 출력하지만, 입력에서 얻을 및 출력이 명확하지하는 방법의 메커니즘을 가지고 있다면, 우리는 지속적으로 네트워크에 "네트워크"로 입력과 출력 사이의 알 수없는 프로세스를 넣을 수 있습니다 입력하고, 입력 및 출력에 기초하여 네트워크가 자신의 입력 및 출력을 충족시키기 위해 노드들 사이의 가중치를 계속 조절 네트워크를 "기차"해당 출력...

네트워크 디스크 다운로드: PDF 버전     WORD 버전