Seminarium ZMK Hierarchiczny neuronalno-rozmyty uczący się system wykrywania relacji predefiniowalnych Stanisław Brodowski czwartek, 12 stycznia 2012, godz. 12:15, sala S-4

Tematem prezentacji będzie, niedawno opublikowana, metoda hierarchicznego tworzenia i łączenia wielu prostych aproksymacji funkcji w jedną całość o większej dokładności, opartą na strukturze drzewa. Głównym celem tej metody jest skuteczne wykrywanie relacji pomiędzy zadanymi zmiennymi wektorowymi (rzeczywistymi), a w szczególności przewidywanie wartości jednej ze wspomnianych zmiennych na podstawie drugiej. Ze względu na genezę i postać rozwiązanie to należy do dziedziny uczenia maszynowego, wykorzystuje m.in. sieci neuronowe oraz zbiory rozmyte. Poza schematem metody i szczegółowymi rozwiązaniami algorytmicznymi zaprezentowane zostaną twierdzenia dotyczące błędu średniokwadratowego proponowanego rozwiązania oraz wyniki dla rzeczywistych problemów.