Artificial Neural Network
Conté anuncis
10 k+
Baixades
Per a tots els públics
info
Sobre l'aplicació
✴ Aquesta aplicació de la xarxa neuronal artificial explicarà els temes bàsics a mitjans
► El tema de les xarxes neuronals artificials ha madurat en gran mesura durant els últims anys. I especialment amb l'arribada de la informàtica d'alt rendiment, el tema ha assumit una importància enorme i té un potencial d'aplicació molt gran en els darrers anys. ►
► En aquesta aplicació de la xarxa neuronal artificial, definirem què significa bàsicament una xarxa neuronal. I com un nom implica, en realitat el terme xarxes neuronals es deriva del seu origen del cervell humà o del sistema nerviós humà, que consisteix en una interconnexió paral·lela massivament gran d'una gran quantitat de neurones. I això aconsegueix diferents tasques, diferents tasques de percepció, tasques de reconeixement, etc., en un temps sorprenentment petit. Tot i que es compara amb els ordinadors d'alt rendiment actuals. per la qual es pot fer una computadora per imitar la gran quantitat d'interconnexions i la xarxa. Això existeix entre totes les cèl lules nervioses, es pot utilitzar per fer algunes tasques de processament complexes en les quals els equips d'alt rendiment actuals també no poden fer, aquest tema és el que anem a abordar. ►
✴ En tecnologia de la informació, una xarxa neuronal és un sistema de maquinari i / o programari modelat després del funcionament de les neurones del cervell humà. Les xarxes neuronals, també anomenades xarxes neuronals artificials, són una varietat de tecnologies d'aprenentatge profund
Les xarxes neuronals artístiques són mètodes de predicció que es basen en simples models matemàtics del cervell. Permeten relacions no lineals complexes entre la variable de resposta i els seus predictors. ☆
Les xarxes neuronals articulars (ANNs) són models estadístics inspirats directament i parcialment modelats en xarxes neuronals biològiques. Són capaços de modelar i processar relacions no lineals entre entrades i sortides en paral·lel. ☆
❰ Una xarxa neuronal profunda (DNN) és una ANN amb diverses capes amagades entre les capes d'entrada i sortida. Similar a les AN superficials, els DNN poden modelar relacions complexes no lineals. ❱
【Pocs temes importants són Listed Here】
⇢ Conceptes bàsics
⇢ Blocs de construcció
⇢ Aprenentatge i adaptació
⇢ Aprenentatge supervisat
⇢ Aprenentatge no supervisat
⇢ Quantització del vector d'aprenentatge
⇢ Teoria de la ressonància adaptativa
⇢ Kohonen Mapes de característica autoorganitzativa
⇢ Xarxa de memòria associada
⇢ Xarxa Neural Artificial - Xarxes Hopfield
⇢ Màquina Boltzmann
⇢ Xarxa Brain-State-in-a-Box
⇢ Optimització utilitzant la xarxa Hopfield
⇢ Altres tècniques d'optimització
⇢ Xarxa Neural Artificial - Algorisme Genètic
⇢ Aplicacions de xarxes neuronals
⇢ Zhang Xarxes neuronals per a la solució en línia de desigualtats lineals que varien el temps
⇢ Xarxes neuronals normalitzades bayesianes per a petits n Big p Dades
⇢ Xarxes neuronals de regressió generalitzada amb aplicació en espectrometria de neutrons
⇢ Una xarxa neuronal recurrent de temps continu per a l'equalizació i la descodificació conjunta - ⇢ Aspectes d'implementació analògica del maquinari
⇢ Detecció de senyals directes sense assistència de dades: un enfocament de xarxa funcional MIMO
⇢ Xarxa neuronal artificial com a activació de FPGA per a la detecció de dutxes d'aire induïdes per neutrinos
⇢ Del sistema d'experts fuzzy a la xarxa neuronal artificial: aplicació a la intervenció de la logopèdia
⇢ Xarxes neuronals per al diagnòstic de la turbina de gas
⇢ Aplicació de xarxes neuronals (NN) per a la classificació de defectes de teles
⇢ Prediccions de tempesta utilitzant xarxes neuronals artificials
⇢ Anàlisi de l'impacte de la matèria de partícules aerotransportades sobre la contaminació urbana amb l'ajuda ⇢ de les xarxes neuronals híbrides
⇢ Mètodes avançats en anàlisi de sensibilitat basada en xarxes neuronals amb les seves ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Aplicacions en enginyeria civil
⇢ Xarxes neuronals artificials en programació de producció i predicció de rendiments de ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Sistema de fabricació de semiconductors d'oblemes
⇢ Modelització inversa de xarxes neuronals per a l'optimització
► El tema de les xarxes neuronals artificials ha madurat en gran mesura durant els últims anys. I especialment amb l'arribada de la informàtica d'alt rendiment, el tema ha assumit una importància enorme i té un potencial d'aplicació molt gran en els darrers anys. ►
► En aquesta aplicació de la xarxa neuronal artificial, definirem què significa bàsicament una xarxa neuronal. I com un nom implica, en realitat el terme xarxes neuronals es deriva del seu origen del cervell humà o del sistema nerviós humà, que consisteix en una interconnexió paral·lela massivament gran d'una gran quantitat de neurones. I això aconsegueix diferents tasques, diferents tasques de percepció, tasques de reconeixement, etc., en un temps sorprenentment petit. Tot i que es compara amb els ordinadors d'alt rendiment actuals. per la qual es pot fer una computadora per imitar la gran quantitat d'interconnexions i la xarxa. Això existeix entre totes les cèl lules nervioses, es pot utilitzar per fer algunes tasques de processament complexes en les quals els equips d'alt rendiment actuals també no poden fer, aquest tema és el que anem a abordar. ►
✴ En tecnologia de la informació, una xarxa neuronal és un sistema de maquinari i / o programari modelat després del funcionament de les neurones del cervell humà. Les xarxes neuronals, també anomenades xarxes neuronals artificials, són una varietat de tecnologies d'aprenentatge profund
Les xarxes neuronals artístiques són mètodes de predicció que es basen en simples models matemàtics del cervell. Permeten relacions no lineals complexes entre la variable de resposta i els seus predictors. ☆
Les xarxes neuronals articulars (ANNs) són models estadístics inspirats directament i parcialment modelats en xarxes neuronals biològiques. Són capaços de modelar i processar relacions no lineals entre entrades i sortides en paral·lel. ☆
❰ Una xarxa neuronal profunda (DNN) és una ANN amb diverses capes amagades entre les capes d'entrada i sortida. Similar a les AN superficials, els DNN poden modelar relacions complexes no lineals. ❱
【Pocs temes importants són Listed Here】
⇢ Conceptes bàsics
⇢ Blocs de construcció
⇢ Aprenentatge i adaptació
⇢ Aprenentatge supervisat
⇢ Aprenentatge no supervisat
⇢ Quantització del vector d'aprenentatge
⇢ Teoria de la ressonància adaptativa
⇢ Kohonen Mapes de característica autoorganitzativa
⇢ Xarxa de memòria associada
⇢ Xarxa Neural Artificial - Xarxes Hopfield
⇢ Màquina Boltzmann
⇢ Xarxa Brain-State-in-a-Box
⇢ Optimització utilitzant la xarxa Hopfield
⇢ Altres tècniques d'optimització
⇢ Xarxa Neural Artificial - Algorisme Genètic
⇢ Aplicacions de xarxes neuronals
⇢ Zhang Xarxes neuronals per a la solució en línia de desigualtats lineals que varien el temps
⇢ Xarxes neuronals normalitzades bayesianes per a petits n Big p Dades
⇢ Xarxes neuronals de regressió generalitzada amb aplicació en espectrometria de neutrons
⇢ Una xarxa neuronal recurrent de temps continu per a l'equalizació i la descodificació conjunta - ⇢ Aspectes d'implementació analògica del maquinari
⇢ Detecció de senyals directes sense assistència de dades: un enfocament de xarxa funcional MIMO
⇢ Xarxa neuronal artificial com a activació de FPGA per a la detecció de dutxes d'aire induïdes per neutrinos
⇢ Del sistema d'experts fuzzy a la xarxa neuronal artificial: aplicació a la intervenció de la logopèdia
⇢ Xarxes neuronals per al diagnòstic de la turbina de gas
⇢ Aplicació de xarxes neuronals (NN) per a la classificació de defectes de teles
⇢ Prediccions de tempesta utilitzant xarxes neuronals artificials
⇢ Anàlisi de l'impacte de la matèria de partícules aerotransportades sobre la contaminació urbana amb l'ajuda ⇢ de les xarxes neuronals híbrides
⇢ Mètodes avançats en anàlisi de sensibilitat basada en xarxes neuronals amb les seves ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Aplicacions en enginyeria civil
⇢ Xarxes neuronals artificials en programació de producció i predicció de rendiments de ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Sistema de fabricació de semiconductors d'oblemes
⇢ Modelització inversa de xarxes neuronals per a l'optimització
Data d'actualització:
La seguretat comença en entendre com els desenvolupadors recullen i comparteixen les teves dades. Les pràctiques de privadesa i seguretat de les dades poden variar segons l'ús que es fa de l'aplicació, la regió i l'edat. El desenvolupador ha proporcionat aquesta informació i és possible que l'actualitzi al llarg del temps.
Aquesta aplicació pot compartir aquests tipus de dades amb tercers
Identificadors de dispositiu o d'un altre tipus
No es recullen dades
Més informació sobre com els desenvolupadors declaren la recollida de dades
Les dades s'encripten mentre estan en trànsit
Les dades no es poden suprimir
Novetats
- More Topics Added
