Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Apprenticeship learning has recently attracted a wide attention due to its capability of allowing robots to learn physical tasks directly from demonstrations provided by human experts. Most previous techniques assumed that the state space is known a priori or employed simple state representations that usually suffer from perceptual aliasing. Different from previous research, we propose a novel approach...
Image super-resolution reconstructions (SR) require image degradation model (DM) as the prior, however, the actual DM is often unknown in practical applications. In this work, a novel framework is proposed for single image SR, where the explicit DM is unknown. Based on Bayesian MAP, an iteration scheme is adopted to update the reconstructed SR image and the DM estimate. During reconstruction, MRF-Gibbs...
In this paper, an improved particle swarm optimization (PSO) with the improved diversity is proposed to train feedforward neural networks (FNN). In this algorithm, first, the PSO algorithm is used to train the FNN. Second, when the particle swarm is trapped into local minima or loses its diversity, each particle in the swarm and its best position (Pb) are interrupted by a random function in order...
In this paper, a new approach for function approximation is proposed to obtain better approximated performance. It is well known that gradient-based learning algorithms such as backpropagation (BP) algorithm have good ability of local search, whereas particle swarm optimization (PSO) has good ability of global search. Therefore, in the new approach, adaptive PSO (APSO) is applied to train network...
In this paper, a new learning algorithm which encodes a priori information into feedforward neural networks is proposed for function approximation problem. The algorithm incorporates two kinds of constraints into single hidden layered feedforward neural networks, which are architectural constraints and connection weight constraints, respectively, from a priori information of function approximation...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.