신경망과 베이지안 네트워크 간의 효율적인 비교

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제목과 마찬가지로 누구나 분류 나 탐지 및 인식 문제가 더 좋은 ANN과 베이지안을 말할 수 있습니까? 레이더 추적 시스템에서 표적의 속도, 방향, 높이 등이 적용될 수 있습니까? 이미지 처리 시스템에서 적용 할 수 있습니까?신경망과 베이지안 네트워크 간의 효율적인 비교

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2014-06-17 PhiVH

숙제를하는 사이트가 아닙니다. 버추얼 박스에 대해 12 개의 업 보봇 (upvotes)이있는 버추얼 박스와 같은 주제에 관해서는 뻔뻔스럽게 물어보십시오. 너무 많은 가능한 대답이 있거나 좋은 대답이이 형식에 비해 너무 길 것입니다. 응답 집합의 범위를 좁히거나 몇 단락에서 대답 할 수있는 문제를 찾아내는 세부 정보를 추가하십시오. – cybermonkey

그러한 질문에 대한 절대적인 "A는 B보다 낫습니다"라는 대답은있을 수 없습니다. 각 시스템의 성능은 데이터가 문제 공간에 어떻게 위치하는지에 달려 있으며, 다른 문제에서는 일부 알고리즘이 다른 알고리즘보다 적합합니다.

실용적인 응용 프로그램을위한 기계 학습 방법을 선택하려는 경우 가장 좋은 해결책은 지원 벡터 머신을 사용하는 것인데, 이는 대부분의 문제에서 최상의 결과를 생성하는 것으로 보입니다. 이것은 특히 이미지를 설명하는 속성의 수가 크고 SVM이 표준 방식 인 이미지 처리에서 특히 그렇습니다.

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2014-06-18 08:31:23

신경망과 베이지안 네트워크 간의 효율적인 비교

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