Hill-funksjonen er et sigmoid som er mye brukt i modellering av genetiske nettverk. I denne oppgaven presenteres genetiske nettverk beskrevet av differensialligninger. En metamodell for Hill-funksjonen er laget ved å bruke prinsipalkomponentanalyse - en teknikk som reduserer systemets dimensjonalitet. Metamodellen evalueres ved å studere genetiske nettverk av forskjellig orden. I forbindelse med bestemmelsen av produksjonsledd for disse nettverkene, blir ekstremalverdiproblemer tatt i betraktning. Idetgenerisketilfelletbledetbevistatekstremalverdieneoppnåsihjørnepunktene. Det er rimelig å anse metamodellen som en god approksimasjon, spesieltmedtankepåatdetvarmuligåimplementerekjentebenchmarkproblemer. Videre ble avvik nær modellens grenser ...
Den økende mengden med tilgjengelig måledata har gjort at data-drevet modellering og maskin læring h...
Å oppdage og klassifisere gjenstander i et bilde er en viktig underoppgave i bygge algoritmer som sa...
Feltet som innebærer å få høyere oppløsning på bilder har vært et emne for forskning i mange år. Mat...
Denne masteroppgaven tar for seg bruk av dyremodeller med genetiske grupper i studier der vi ser på ...
I denne artikkelen studerer vi nevrale nettverk som tilnærminger til en relatert kjerne-metode (kern...
Optimal vindmølleplassering og prognoser av vindmøllers kraftproduksjon krever nøyaktig kunnskap om ...
Denne masteroppgaven ser på hvordan feil sprer seg gjennom et nettverk. En enkel modell for feil- og...
Feltet som innebærer å få høyere oppløsning på bilder har vært et emne for forskning i mange år. Mat...
Et kunstig feed-forward nevralt nettverk bruker lag med noder knyttet sammen av vekter til å kalkule...
I denne masteroppgaven implementeres og testes to algoritmer for å finne gruppe- struktur i nettverk...
I denne masteroppgaven har nevroevolusjon blitt brukt for å automatisk utvikle de fleste av hyperpar...
Det finns idag ett stort behov av att kunna klassificera stora mängder data på ett effektivt sätt. P...
Modellering av virtuelle landskap kan være en utfordrende og tidkrevende prosess som ofte mangler go...
I denne oppgaven presenteres et forsøk på å gjenskape den såkalte primærsirkelen av pikselmatriser i...
I denne oppgaven ser vi på effekten av dyp læring som optimal kontroll på mangfoldigheter. Vi utvikl...
Den økende mengden med tilgjengelig måledata har gjort at data-drevet modellering og maskin læring h...
Å oppdage og klassifisere gjenstander i et bilde er en viktig underoppgave i bygge algoritmer som sa...
Feltet som innebærer å få høyere oppløsning på bilder har vært et emne for forskning i mange år. Mat...
Denne masteroppgaven tar for seg bruk av dyremodeller med genetiske grupper i studier der vi ser på ...
I denne artikkelen studerer vi nevrale nettverk som tilnærminger til en relatert kjerne-metode (kern...
Optimal vindmølleplassering og prognoser av vindmøllers kraftproduksjon krever nøyaktig kunnskap om ...
Denne masteroppgaven ser på hvordan feil sprer seg gjennom et nettverk. En enkel modell for feil- og...
Feltet som innebærer å få høyere oppløsning på bilder har vært et emne for forskning i mange år. Mat...
Et kunstig feed-forward nevralt nettverk bruker lag med noder knyttet sammen av vekter til å kalkule...
I denne masteroppgaven implementeres og testes to algoritmer for å finne gruppe- struktur i nettverk...
I denne masteroppgaven har nevroevolusjon blitt brukt for å automatisk utvikle de fleste av hyperpar...
Det finns idag ett stort behov av att kunna klassificera stora mängder data på ett effektivt sätt. P...
Modellering av virtuelle landskap kan være en utfordrende og tidkrevende prosess som ofte mangler go...
I denne oppgaven presenteres et forsøk på å gjenskape den såkalte primærsirkelen av pikselmatriser i...
I denne oppgaven ser vi på effekten av dyp læring som optimal kontroll på mangfoldigheter. Vi utvikl...
Den økende mengden med tilgjengelig måledata har gjort at data-drevet modellering og maskin læring h...
Å oppdage og klassifisere gjenstander i et bilde er en viktig underoppgave i bygge algoritmer som sa...
Feltet som innebærer å få høyere oppløsning på bilder har vært et emne for forskning i mange år. Mat...