~scanu/RdF
  Dea perception et Traitement de l’Information Reconnaissance des formes
~scanu/RNAESSEC
  Réseaux de neurones artificiels «programmation par l’exemple» S. Canu, laboratoire psi, insa de Rouen
~scanu/classif/AirPollution
  S. Canu, Ph. Leray, A. Rakotomamonjy laboratoire psi
~scanu
  Intelligent sensor and learning challenges for context aware appliances >> Stéphane Canu
enseignants/~scanu/RdF/TP1
  Algorithmes d’apprentissage rapide pour les réseaux neuronaux multi-couches
~scanu/RNAESSEC
  Réseaux de neurones artificiels «le neurone formel» S. Canu, laboratoire psi, insa de Rouen
~scanu
  Outils d’analyse statistiques «programmation par l’exemple» S. Canu, laboratoire psi, insa de Rouen
~scanu/RNAESSEC
  Réseaux de neurones artificiels «la rétropropagation du gradient» S. Canu, laboratoire psi, insa de Rouen
~scanu/SVM
  Road map linear discrimination: the separable case
~scanu/RdF
  Dea perception et Traitement de l’Information Reconnaissance des formes
~scanu/RdF/TP1
  Khoufi Héla,Poinsignon Jean-Marc dea icsv tp1: étude bibliographique
~scanu/RdF
  Reconnaissance des formes cours de D. E. A. Introduction S. Canu psichaud insa-rouen fr/~scanu/RdF
  Dea pti perception et Traitement de l’Information Reconnaissance des formes
  Plan le problème d’apprentissage et optimisation
~scanu/RdF/TP1
  Une comparaison des méthodes d'apprentissage statistique utilisées
~scanu/Flo
  Plan discrimination linéaire : cas séparable
~scanu/Snowbird
  Stéphane Canu, insa de Rouen, psi andré Elisseeff, eric, université de Lyon
~scanu/RNAESSEC
  Réseaux de neurones artificiels «qui se ressemble s’assemble : les noyaux» S. Canu, laboratoire psi, insa de Rouen
~scanu/RdF
  Dea instrumentation et commande Reconnaissance des formes
directory ~scanu  




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©muhaz.org 2022
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə