{"id":{"repo_id":"debrecen","oai_identifier":"oai:dea.lib.unideb.hu:2437/288"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/debrecen/oai:dea.lib.unideb.hu:2437/288","repository":{"repo_id":"debrecen","name":"University of Debrecen","base_url":"https://dea.lib.unideb.hu/server/oai/request"},"display":{"title":"Neurális hálók konstruálása MATLAB segítségével","abstract":"A neurális hálózatok elmélete az 1940-es években alakult ki, és indult fejlődésnek, amikor megpróbálták bizonyos értelemben lemásolni az emberi agyat. A neurális hálózatok idegsejtekből (vagy másnéven neuronokból) épülnek fel. A neuronok egyenként egyszerű számításokat végeznek, és egymással összekapcsolva képesek bonyolult feladatok megoldására. Rendkívül nehéz első próbálkozásra jól működő hálózatot létrehozni, de nem is kell, hiszen a neurális hálózatok képesek tanulni. Az agy a szervezetből, illetve a külvilágból érkező ingerek hatására változtatja receptorait. Tulajdonképpen a neurális hálóknál is ez a helyzet a tanulás során, hiszen a tanulópontok segítségével megváltoztatott és beállított hálózatot alkalmaznak az adott feladat végrehajtására. A hálózat alkalmazása tehát két részből áll: a betanításból, amelynek során ismert objektumok tulajdonságai alapján alakulnak ki a hálózat paraméterei; és a hálózat tényleges alkalmazásából, amikor a hálózat ismeretlen objektumokat dolgoz fel. A MATLAB elnevezés a mátrix laboratórium (matrix laboratory) kifejezésből ered, és egy technikai számítások elvégzésére alkalmas, magasszintű programozási nyelvet takar. Ahogyan a névből is sejthető, alapvetően mátrixokkal történő műveletek elvégzésére találták ki.","abstract_html":"A neurális hálózatok elmélete az 1940-es években alakult ki, és indult fejlődésnek, amikor megpróbálták bizonyos értelemben lemásolni az emberi agyat. A neurális hálózatok idegsejtekből (vagy másnéven neuronokból) épülnek fel. A neuronok egyenként egyszerű számításokat végeznek, és egymással összekapcsolva képesek bonyolult feladatok megoldására. Rendkívül nehéz első próbálkozásra jól működő hálózatot létrehozni, de nem is kell, hiszen a neurális hálózatok képesek tanulni. Az agy a szervezetből, illetve a külvilágból érkező ingerek hatására változtatja receptorait. Tulajdonképpen a neurális hálóknál is ez a helyzet a tanulás során, hiszen a tanulópontok segítségével megváltoztatott és beállított hálózatot alkalmaznak az adott feladat végrehajtására. A hálózat alkalmazása tehát két részből áll: a betanításból, amelynek során ismert objektumok tulajdonságai alapján alakulnak ki a hálózat paraméterei; és a hálózat tényleges alkalmazásából, amikor a hálózat ismeretlen objektumokat dolgoz fel. A MATLAB elnevezés a mátrix laboratórium (matrix laboratory) kifejezésből ered, és egy technikai számítások elvégzésére alkalmas, magasszintű programozási nyelvet takar. Ahogyan a névből is sejthető, alapvetően mátrixokkal történő műveletek elvégzésére találták ki.","abstract_has_math":false,"creators":["Márkus, Szilárd"],"institution":null,"degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":"DE--TEK--Természettudományi Kar","school":null,"contributors":[],"advisors":["Fazekas, István"],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2006,"date_issued":"2006-08-01T09:30:25Z","date_published":"2006-08-01T09:30:25Z","updated_at":"2026-07-27T19:13:32Z","subjects":["a perceptron felépítése, létrehozása MATLAB-bal","többrétegű perceptron felépítése, létrehozása MATLAB-bal","a hálózat tanítása"],"languages":["hu"],"rights":["no_restriction"],"rights_urls":[],"identifier_entries":[]},"links":{"outbound_url":"http://hdl.handle.net/2437/288","outbound_label":"Handle","outbound_source":"dc:identifier.uri"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor.advisor","label":"Advisor","values":["Fazekas, István"]},{"key":"dc:contributor.department","label":"Department","values":["DE--TEK--Természettudományi Kar"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Márkus, Szilárd"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date.accessioned","label":"Dc Date Accessioned","values":["2006-08-01T09:30:25Z"]},{"key":"dc:date.available","label":"Dc Date Available","values":["2006-08-01T09:30:25Z"]},{"key":"dc:date.issued","label":"Date","values":["2006-08-01T09:30:25Z"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["a perceptron felépítése, létrehozása MATLAB-bal","többrétegű perceptron felépítése, létrehozása MATLAB-bal","a hálózat tanítása"]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language.iso","label":"Language (ISO)","values":["hu"]},{"key":"dc:rights","label":"Dc Rights","values":["no_restriction"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["http://hdl.handle.net/2437/288"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["A neurális hálózatok elmélete az 1940-es években alakult ki, és indult fejlődésnek, amikor megpróbálták bizonyos értelemben lemásolni az emberi agyat. A neurális hálózatok idegsejtekből (vagy másnéven neuronokból) épülnek fel. A neuronok egyenként egyszerű számításokat végeznek, és egymással összekapcsolva képesek bonyolult feladatok megoldására. Rendkívül nehéz első próbálkozásra jól működő hálózatot létrehozni, de nem is kell, hiszen a neurális hálózatok képesek tanulni. Az agy a szervezetből, illetve a külvilágból érkező ingerek hatására változtatja receptorait. Tulajdonképpen a neurális hálóknál is ez a helyzet a tanulás során, hiszen a tanulópontok segítségével megváltoztatott és beállított hálózatot alkalmaznak az adott feladat végrehajtására. A hálózat alkalmazása tehát két részből áll: a betanításból, amelynek során ismert objektumok tulajdonságai alapján alakulnak ki a hálózat paraméterei; és a hálózat tényleges alkalmazásából, amikor a hálózat ismeretlen objektumokat dolgoz fel. A MATLAB elnevezés a mátrix laboratórium (matrix laboratory) kifejezésből ered, és egy technikai számítások elvégzésére alkalmas, magasszintű programozási nyelvet takar. Ahogyan a névből is sejthető, alapvetően mátrixokkal történő műveletek elvégzésére találták ki."]},{"key":"dc:description.degree","label":"Dc Description Degree","values":["Ba"]},{"key":"dc:format.mimetype","label":"Dc Format Mimetype","values":["application/pdf"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Neurális hálók konstruálása MATLAB segítségével"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor.advisor":["Fazekas, István"],"dc:contributor.department":["DE--TEK--Természettudományi Kar"],"dc:creator":["Márkus, Szilárd"],"dc:date.accessioned":["2006-08-01T09:30:25Z"],"dc:date.available":["2006-08-01T09:30:25Z"],"dc:date.issued":["2006-08-01T09:30:25Z"],"dc:description.abstract":["A neurális hálózatok elmélete az 1940-es években alakult ki, és indult fejlődésnek, amikor megpróbálták bizonyos értelemben lemásolni az emberi agyat. A neurális hálózatok idegsejtekből (vagy másnéven neuronokból) épülnek fel. A neuronok egyenként egyszerű számításokat végeznek, és egymással összekapcsolva képesek bonyolult feladatok megoldására. Rendkívül nehéz első próbálkozásra jól működő hálózatot létrehozni, de nem is kell, hiszen a neurális hálózatok képesek tanulni. Az agy a szervezetből, illetve a külvilágból érkező ingerek hatására változtatja receptorait. Tulajdonképpen a neurális hálóknál is ez a helyzet a tanulás során, hiszen a tanulópontok segítségével megváltoztatott és beállított hálózatot alkalmaznak az adott feladat végrehajtására. A hálózat alkalmazása tehát két részből áll: a betanításból, amelynek során ismert objektumok tulajdonságai alapján alakulnak ki a hálózat paraméterei; és a hálózat tényleges alkalmazásából, amikor a hálózat ismeretlen objektumokat dolgoz fel. A MATLAB elnevezés a mátrix laboratórium (matrix laboratory) kifejezésből ered, és egy technikai számítások elvégzésére alkalmas, magasszintű programozási nyelvet takar. Ahogyan a névből is sejthető, alapvetően mátrixokkal történő műveletek elvégzésére találták ki."],"dc:description.degree":["Ba"],"dc:format.mimetype":["application/pdf"],"dc:identifier.uri":["http://hdl.handle.net/2437/288"],"dc:language.iso":["hu"],"dc:rights":["no_restriction"],"dc:subject":["a perceptron felépítése, létrehozása MATLAB-bal","többrétegű perceptron felépítése, létrehozása MATLAB-bal","a hálózat tanítása"],"dc:title":["Neurális hálók konstruálása MATLAB segítségével"]},"updated_at":"2026-07-27T19:13:32Z"}