Artificial Neural Network
Reklam ehtiva edir
10K+
Endirmələr
Hər kəs
info
Bu tətbiq haqqında
Bu süni sinir şəbəkəsi proqramı əsas mövzulara əsaslandırılacaqdır
Süni neyron şəbəkələrinin mövzusu son bir neçə il ərzində böyük dərəcədə inkişaf etmişdir. Xüsusilə çox yüksək performanslı hesablamalara gəlincə, mövzu son dərəcə böyük əhəmiyyətə malikdir və son illərdə çox böyük tətbiq potensialına malikdir.
► Bu Süni Sinir Şəbəkəsi tətbiqində, biz neyron şəbəkənin nə demək olduğunu müəyyən edəcəyik. Bir adın nəzərdə tutulduğu kimi, əslində neyron şəbəkələrin termini insan beynindən, ya da çox sayda neyronların böyük bir paralel birləşməsindən meydana gələn insan sinir sistemindən meydana gəlir. Və bu fərqli vəzifələr, fərqli algısal vəzifələr, tanınma vəzifələri və s. Bu gün çox yüksək performanslı kompüterlərlə müqayisədə. bir kompüterin böyük miqdarda bir-birinə birləşmələri və şəbəkələri təqlid etmək üçün hazırlana bilər. Bütün sinir hüceyrələri arasında mövcud olan bugünkü yüksək performanslı kompüterlərin də edə bilməyəcəyi bir sıra kompleks emal vəzifələrini yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər, bu mövzu biz həll edəcəyimiz bir məsələdir.
İnformasiya texnologiyasında neyron şəbəkə insan beynindəki nöronların əməliyyatından sonra donanma və / və ya proqram nişan sistemidir. Sinir şəbəkələri - həmçinin süni neyron şəbəkələri - dərin öyrənmə texnologiyaları müxtəlifdir
►Sentri neyron şəbəkələri beynin sadə riyazi modellərinə əsaslanan üsulları proqnozlaşdırır. Cavab dəyişənləri və onun yalnış göstəriciləri arasında kompleks qeyri-xətti əlaqələri təmin edir
►Sentiy neyron şəbəkələri (ANN) bioloji sinir şəbəkələrindən ilhamlanmış və qismən modelləşdirilmiş statistik modeldir. Paralel giriş və çıxışlar arasında qeyri-xətti münasibətlərin modelləşdirilməsi və emal edə bilir
❰ Dərin neyron şəbəkə (DNN) giriş və çıxış qatları arasında bir çox gizli qatlı bir ANN'dir. Səliqəli ANN-lər kimi DNNlər kompleks qeyri-xətti əlaqələri modelləşdirə bilərlər. ❱
【Burada bir neçə vacib mövzu var.
⇢ Basic Concepts
⇢ Tikinti Blokları
⇢ Learning and Adaptation
⇢ Denetimli Öyrənmə
⇢ Qeyri-nəzarət edilən təlim
⇢ Learning Vector Quantization
⇢ Uyğun rezonans nəzəriyyəsi
⇢ Kohonen Self-təşkil xüsusiyyət xüsusiyyətləri
⇢ Birlikdə Yaddaş Şəbəkəsi
⇢ Süni Sinir Ağı - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-in-a-Box şəbəkəsi
Hopfield şəbəkəsini istifadə edərək optimallaşdırma
⇢ Digər Optimizasiya Texnikaları
⇢ Süni Sinir Ağı - Genetik Alqoritm
Ne Sinir şəbəkələrinin tətbiqi
Zaman dəyişən xətti bərabərsizliyin onlayn həlli üçün Zhang Sinir Networks
Kiçik Böyük Data üçün Bayesian Regularized Sinir Networks
⇢ Neytron Spektrometrində tətbiqi ilə ümumi tənzimləyici sinir şəbəkələri
Joint Qarşılıqlı bərabərləşdirmə və şifrələmə üçün davamlı vaxtlı təkrarlanan sinir şəbəkəsi - ⇢ Analoq qurğunun tətbiqi aspektləri
Data Data-Assisted olmadan birbaşa siqnalların aşkarlanması: MİMO funksional şəbəkə yanaşması
⇢ Neytrinolara səbəb olan hava yağışının aşkar edilməsi üçün FPGA tetikleyicisi kimi süni sinir şəbəkəsi
Süni Ekspertlər Sistemindən Süni Neyro Şəbəkəsinə: Yardımlı Speech Therapy tətbiqinə
Gas Gaz Türbinlərinin Diaqnostikası üçün Sinir Networks
Fab Sinir şəbəkələrinin (NN) tətbiqi
⇢ Süni neyron şəbəkələri istifadə edən fırtına predmetləri
Air Hava bulaqlarına aid maddələrin şəhərsalma zəminə təsirinin hibrid sinir şəbəkələrinin yardımı ilə təhlili
Civil Tikinti prosesində tətbiq olunan ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ tətbiqləri ilə sinir şəbəkələrində əsaslı həssaslıq təhlili üzrə qabaqcıl üsullar
⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Yarımkeçirici Wafer İstehsal Sisteminin İstehsal Planlaşdırma və Verim İstehsadında Süni Sinir Ağları
Optimizasiya üçün sinir şəbəkəsinin tərs modelləşdirilməsi
Süni neyron şəbəkələrinin mövzusu son bir neçə il ərzində böyük dərəcədə inkişaf etmişdir. Xüsusilə çox yüksək performanslı hesablamalara gəlincə, mövzu son dərəcə böyük əhəmiyyətə malikdir və son illərdə çox böyük tətbiq potensialına malikdir.
► Bu Süni Sinir Şəbəkəsi tətbiqində, biz neyron şəbəkənin nə demək olduğunu müəyyən edəcəyik. Bir adın nəzərdə tutulduğu kimi, əslində neyron şəbəkələrin termini insan beynindən, ya da çox sayda neyronların böyük bir paralel birləşməsindən meydana gələn insan sinir sistemindən meydana gəlir. Və bu fərqli vəzifələr, fərqli algısal vəzifələr, tanınma vəzifələri və s. Bu gün çox yüksək performanslı kompüterlərlə müqayisədə. bir kompüterin böyük miqdarda bir-birinə birləşmələri və şəbəkələri təqlid etmək üçün hazırlana bilər. Bütün sinir hüceyrələri arasında mövcud olan bugünkü yüksək performanslı kompüterlərin də edə bilməyəcəyi bir sıra kompleks emal vəzifələrini yerinə yetirmək üçün istifadə edilə bilər, bu mövzu biz həll edəcəyimiz bir məsələdir.
İnformasiya texnologiyasında neyron şəbəkə insan beynindəki nöronların əməliyyatından sonra donanma və / və ya proqram nişan sistemidir. Sinir şəbəkələri - həmçinin süni neyron şəbəkələri - dərin öyrənmə texnologiyaları müxtəlifdir
►Sentri neyron şəbəkələri beynin sadə riyazi modellərinə əsaslanan üsulları proqnozlaşdırır. Cavab dəyişənləri və onun yalnış göstəriciləri arasında kompleks qeyri-xətti əlaqələri təmin edir
►Sentiy neyron şəbəkələri (ANN) bioloji sinir şəbəkələrindən ilhamlanmış və qismən modelləşdirilmiş statistik modeldir. Paralel giriş və çıxışlar arasında qeyri-xətti münasibətlərin modelləşdirilməsi və emal edə bilir
❰ Dərin neyron şəbəkə (DNN) giriş və çıxış qatları arasında bir çox gizli qatlı bir ANN'dir. Səliqəli ANN-lər kimi DNNlər kompleks qeyri-xətti əlaqələri modelləşdirə bilərlər. ❱
【Burada bir neçə vacib mövzu var.
⇢ Basic Concepts
⇢ Tikinti Blokları
⇢ Learning and Adaptation
⇢ Denetimli Öyrənmə
⇢ Qeyri-nəzarət edilən təlim
⇢ Learning Vector Quantization
⇢ Uyğun rezonans nəzəriyyəsi
⇢ Kohonen Self-təşkil xüsusiyyət xüsusiyyətləri
⇢ Birlikdə Yaddaş Şəbəkəsi
⇢ Süni Sinir Ağı - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-in-a-Box şəbəkəsi
Hopfield şəbəkəsini istifadə edərək optimallaşdırma
⇢ Digər Optimizasiya Texnikaları
⇢ Süni Sinir Ağı - Genetik Alqoritm
Ne Sinir şəbəkələrinin tətbiqi
Zaman dəyişən xətti bərabərsizliyin onlayn həlli üçün Zhang Sinir Networks
Kiçik Böyük Data üçün Bayesian Regularized Sinir Networks
⇢ Neytron Spektrometrində tətbiqi ilə ümumi tənzimləyici sinir şəbəkələri
Joint Qarşılıqlı bərabərləşdirmə və şifrələmə üçün davamlı vaxtlı təkrarlanan sinir şəbəkəsi - ⇢ Analoq qurğunun tətbiqi aspektləri
Data Data-Assisted olmadan birbaşa siqnalların aşkarlanması: MİMO funksional şəbəkə yanaşması
⇢ Neytrinolara səbəb olan hava yağışının aşkar edilməsi üçün FPGA tetikleyicisi kimi süni sinir şəbəkəsi
Süni Ekspertlər Sistemindən Süni Neyro Şəbəkəsinə: Yardımlı Speech Therapy tətbiqinə
Gas Gaz Türbinlərinin Diaqnostikası üçün Sinir Networks
Fab Sinir şəbəkələrinin (NN) tətbiqi
⇢ Süni neyron şəbəkələri istifadə edən fırtına predmetləri
Air Hava bulaqlarına aid maddələrin şəhərsalma zəminə təsirinin hibrid sinir şəbəkələrinin yardımı ilə təhlili
Civil Tikinti prosesində tətbiq olunan ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ tətbiqləri ilə sinir şəbəkələrində əsaslı həssaslıq təhlili üzrə qabaqcıl üsullar
⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Yarımkeçirici Wafer İstehsal Sisteminin İstehsal Planlaşdırma və Verim İstehsadında Süni Sinir Ağları
Optimizasiya üçün sinir şəbəkəsinin tərs modelləşdirilməsi
Güncəlləmə vaxtı
Təhlükəsizlik tərtibatçıların məlumatlarınızı necə toplayıb paylaşdığını anlamaqdan başlayır. Məlumatların məxfiliyi və təhlükəsizlik təcrübələri istifadə, region və yaşınıza görə dəyişə bilər. Tərtibatçı bu məlumatı təmin edir və zaman keçdikcə yeniləyə bilər.
Bu tətbiq bu məlumat növlərini üçüncü tərəflərlə paylaşa bilər
Cihaz və ya digər ID'lər
Məlumat toplanılmır
Tərtibatçıların toplamanı necə bəyan etdikləri haqqında ətraflı məlumat
Data ötürülərkən şifrələnir
Datanı silmək olmur
Yeniliklər
- More Topics Added
