Artificial Neural Network
Obsahuje reklamy
10 tis.+
Stahování
Všichni (E)
info
Informace o aplikaci
✴Tato aplikace s umělou neuronovou sítí vysvětlí základní až středně pokročilá témata
► Předmět umělých neuronových sítí se za posledních několik let zřetelně zrodil. A obzvláště s příchodem vysoce výkonných výpočetních technologií, se předmět dostal obrovského významu a v posledních letech má velmi velký aplikační potenciál.
►V této aplikaci Umělá neuronová síť budeme definovat to, co v podstatě znamená neuronová síť. A jak název naznačuje, vlastně termín neuronové sítě odvozuje, že pochází z lidského mozku nebo lidského nervového systému, který se skládá z masivního velkého paralelního propojení velkého počtu neuronů. A to dosahuje v úžasně malém čase různé úkoly, různé vnímací úkoly, úkoly rozpoznávání atd. Dokonce i ve srovnání s dnešními vysoce výkonnými počítači. přičemž počítač může být vytvořen tak, aby napodoboval velké množství propojení a vytváření sítí. Existuje mezi všemi nervovými buňkami, může být využito k tomu, aby se udělaly nějaké složité úkoly, při kterých se dnes nedokážou ani vysoce výkonné počítače, což je téma, na které se budeme zabývat.
✴V informačních technologiích je neuronová síť systémem hardwaru a / nebo softwaru modelovaného po operaci neuronů v lidském mozku. Neuronové sítě - také nazývané umělé neuronové sítě - představují celou řadu hlubokých učebních technologií
► Umělé neuronové sítě jsou předpovědní metody založené na jednoduchých matematických modelech mozku. Umožňují komplexní nelineární vztahy mezi proměnnou odezvy a jejími prediktory
► Umělé neuronové sítě (ANN) jsou statistické modely přímo inspirované a částečně modelované na biologických neuronových sítích. Jsou schopné modelovat a zpracovávat nelineární vztahy mezi vstupy a výstupy paralelně
❰ Hluboká neuronová síť (DNN) je ANN s více skrytými vrstvami mezi vstupními a výstupními vrstvami. Podobně jako plynulá ANN, DNN mohou modelovat složité nelineární vztahy. ❱
【Několik důležitých témat je uvedeno zde】
⇢ Základní pojmy
⇢ Stavební bloky
⇢ Učení a přizpůsobení
⇢ Supervised Learning
⇢ Nepozorované učení
⇢ Učení kvantifikace vektoru
Teorie adaptivní rezonance
⇢ Kohonen samoorganizující mapy funkcí
⇢ Přidružená paměťová síť
⇢ Umělá neuronová síť - sítě Hopfield
⇢ Boltzmann stroj
Network Síť Brain-State-in-a-Box
Optimalizace pomocí sítě Hopfield
⇢ Jiné optimalizační techniky
⇢ Umělá neuronová síť - genetický algoritmus
⇢ Aplikace neuronových sítí
⇢ Zhang neuronové sítě pro on-line řešení časově měnících lineárních nerovností
⇢ Bayesovské pravidelné neuronové sítě pro malé n Velké p Data
⇢ Generalizované regresní neuronové sítě s aplikací v neutronové spektrometrii
⇢ Trvalá neuronová síť s trvalým časem pro společné vyrovnání a dekódování - ⇢ Aspekty implementace analogového hardwaru
⇢ Přímá detekce signálu bez podpory dat: MIMO funkční síťový přístup
⇢ Umělá neuronová síť jako spouštěč FPGA pro detekci neutrálních vzduchových sprch
⇢ Z Fuzzy Expert System na umělou neuronovou síť: Aplikace na asistovanou řečovou terapii
⇢ Neuronové sítě pro diagnostiku plynových turbin
Aplikace neuronových sítí (NN) pro klasifikaci defektů tkanin
⇢ Předpovědi bídy pomocí umělých neuronových sítí
⇢ Analýza dopadu leteckých prachových částic na znečištění měst pomocí ⇢ pomoci hybridních neuronových sítí
⇢ Pokročilé metody v analýze citlivosti založené na neuronových sítích s jejich aplikací ⇢ ⇢ ⇢ in ve stavebnictví
⇢ Umělé neuronové sítě ve výrobním plánování a výtěžnosti systému ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Semiconductor Wafer Fabrication System
Inverzní modelování neuronových sítí pro optimalizaci
► Předmět umělých neuronových sítí se za posledních několik let zřetelně zrodil. A obzvláště s příchodem vysoce výkonných výpočetních technologií, se předmět dostal obrovského významu a v posledních letech má velmi velký aplikační potenciál.
►V této aplikaci Umělá neuronová síť budeme definovat to, co v podstatě znamená neuronová síť. A jak název naznačuje, vlastně termín neuronové sítě odvozuje, že pochází z lidského mozku nebo lidského nervového systému, který se skládá z masivního velkého paralelního propojení velkého počtu neuronů. A to dosahuje v úžasně malém čase různé úkoly, různé vnímací úkoly, úkoly rozpoznávání atd. Dokonce i ve srovnání s dnešními vysoce výkonnými počítači. přičemž počítač může být vytvořen tak, aby napodoboval velké množství propojení a vytváření sítí. Existuje mezi všemi nervovými buňkami, může být využito k tomu, aby se udělaly nějaké složité úkoly, při kterých se dnes nedokážou ani vysoce výkonné počítače, což je téma, na které se budeme zabývat.
✴V informačních technologiích je neuronová síť systémem hardwaru a / nebo softwaru modelovaného po operaci neuronů v lidském mozku. Neuronové sítě - také nazývané umělé neuronové sítě - představují celou řadu hlubokých učebních technologií
► Umělé neuronové sítě jsou předpovědní metody založené na jednoduchých matematických modelech mozku. Umožňují komplexní nelineární vztahy mezi proměnnou odezvy a jejími prediktory
► Umělé neuronové sítě (ANN) jsou statistické modely přímo inspirované a částečně modelované na biologických neuronových sítích. Jsou schopné modelovat a zpracovávat nelineární vztahy mezi vstupy a výstupy paralelně
❰ Hluboká neuronová síť (DNN) je ANN s více skrytými vrstvami mezi vstupními a výstupními vrstvami. Podobně jako plynulá ANN, DNN mohou modelovat složité nelineární vztahy. ❱
【Několik důležitých témat je uvedeno zde】
⇢ Základní pojmy
⇢ Stavební bloky
⇢ Učení a přizpůsobení
⇢ Supervised Learning
⇢ Nepozorované učení
⇢ Učení kvantifikace vektoru
Teorie adaptivní rezonance
⇢ Kohonen samoorganizující mapy funkcí
⇢ Přidružená paměťová síť
⇢ Umělá neuronová síť - sítě Hopfield
⇢ Boltzmann stroj
Network Síť Brain-State-in-a-Box
Optimalizace pomocí sítě Hopfield
⇢ Jiné optimalizační techniky
⇢ Umělá neuronová síť - genetický algoritmus
⇢ Aplikace neuronových sítí
⇢ Zhang neuronové sítě pro on-line řešení časově měnících lineárních nerovností
⇢ Bayesovské pravidelné neuronové sítě pro malé n Velké p Data
⇢ Generalizované regresní neuronové sítě s aplikací v neutronové spektrometrii
⇢ Trvalá neuronová síť s trvalým časem pro společné vyrovnání a dekódování - ⇢ Aspekty implementace analogového hardwaru
⇢ Přímá detekce signálu bez podpory dat: MIMO funkční síťový přístup
⇢ Umělá neuronová síť jako spouštěč FPGA pro detekci neutrálních vzduchových sprch
⇢ Z Fuzzy Expert System na umělou neuronovou síť: Aplikace na asistovanou řečovou terapii
⇢ Neuronové sítě pro diagnostiku plynových turbin
Aplikace neuronových sítí (NN) pro klasifikaci defektů tkanin
⇢ Předpovědi bídy pomocí umělých neuronových sítí
⇢ Analýza dopadu leteckých prachových částic na znečištění měst pomocí ⇢ pomoci hybridních neuronových sítí
⇢ Pokročilé metody v analýze citlivosti založené na neuronových sítích s jejich aplikací ⇢ ⇢ ⇢ in ve stavebnictví
⇢ Umělé neuronové sítě ve výrobním plánování a výtěžnosti systému ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Semiconductor Wafer Fabrication System
Inverzní modelování neuronových sítí pro optimalizaci
Datum aktualizace
Bezpečnost začíná pochopením toho, jak vývojáři shromažďují a sdílejí vaše data. Postupy ochrany soukromí a zabezpečení dat se mohou lišit podle způsobu používání, oblasti a věku. Tyto informace poskytl vývojář a může je průběžně aktualizovat.
Tato aplikace může tyto typy dat sdílet se třetími stranami
ID zařízení nebo jiná ID
Aplikace neshromažďuje žádná data
Další informace o tom, jak vývojáři deklarují shromažďování
Data jsou šifrována během přenosu
Data smazat nelze
Novinky
- More Topics Added
