ā“See kunstlik nƤrvivƵrgu rakendus selgitab tavapƤraseid teemasid vahepealseteks teemadeks
āŗKunstnƤrvivƵrkude teema on viimastel aastatel laagerdunud suurel mƤƤral. Ja eriti vƤga suure jƵudlusega andmetƶƶtluse tekkimisel on teema vƵtnud tohutu tƤhtsuse ja on saanud vƤga suure rakendusvƵimaluse viimastel aastatel.
āŗSee kunstlik nƤrvivƵrgu rakendus mƤƤrab kindlaks, mida nƤrvivƵrk pƵhimƵtteliselt tƤhendab. Nagu nimigi ütleb, tuleneb tegelikult mƵiste neuraalvƵrk sellest, et see on pƤrit inimese ajust vƵi inimese nƤrvisüsteemist, mis koosneb suure hulga neuronite massilisest suurest paralleelsest ühendusest. Ja see saavutab erinevaid ülesandeid, erinevaid tajuülesandeid, Ƥratundmisülesandeid jne. Isegi nii, nagu vƵrrelda tƤnapƤeva vƤga suure jƵudlusega arvutitega. arvutiga saab ühendada suure hulga ühendusi ja vƵrku. See on kƵigi nƤrvirakkude vahel, kas seda saab kasutada mƵne keerulise tƶƶtlemisülesande tƤitmiseks, kus tƤnapƤeva kƵrgtehnoloogilised arvutid ei suuda seda teha, see teema on see, mille poole pƶƶrdume.
Information Infotehnoloogias on närvivõrk riist- ja / või tarkvara süsteem, mis on kujundatud pärast neuronite toimimist inimese ajus. Neuraalsed võrgud - mida nimetatakse ka kunstlikeks närvivõrkudeks - on mitmesugused sügavad õppetehnoloogiad
āŗKunstlikud nƤrvivƵrgud on prognoosimismeetodid, mis pƵhinevad aju lihtsatel matemaatilistel mudelitel. Need vƵimaldavad reageerimismuutuja ja selle ennustajate vahelisi keerulisi mittelineaarseid suhteid
āŗKunstlikud nƤrvivƵrgud on statistilised mudelid, mis on otseselt inspireeritud ja osaliselt modelleeritud bioloogilistele nƤrvivƵrkudele. Nad on vƵimelised paralleelselt modelleerima ja tƶƶtlema sisendite ja vƤljundite vahelisi mittelineaarseid suhteid
Deep Sügav nƤrvivƵrk (DNN) on ANN, millel on sisend- ja vƤljundkihtide vahel mitu peidetud kihti. Sarnaselt madalate aastaaegadega vƵivad DNN-id modelleerida keerulisi mittelineaarseid suhteid. ā±
Ew Siin on loetletud mƵned olulised teemadć
⢠Põhikontseptsioonid
⢠Ehitusplokid
⢠Ćppimine ja kohanemine
Learning juhendatud Ƶppimine
⢠Järelevalveta õppimine
Vector Vektori kvantifitseerimine
⢠Adaptive resonantsiteooria
Onen Kohonen iseorganiseeriv funktsioonikaart
⢠Ćhendage mƤluvƵrk
Tificial kunstlik nƤrvivƵrk - Hopfieldi vƵrgud
Olt Boltzmanni masin
⢠Brain-in-a-box-võrk
⢠Hopfieldi võrgu optimeerimine
⢠Muud optimeerimismeetodid
Tificial kunstlik nƤrvivƵrk - geneetiline algoritm
Ural Neuraalsete vƵrkude rakendused
Hang Zhangi neuronivƵrgud ajaline muutuva lineaarse ebavƵrdsuse lahendamiseks vƵrgus
Es Bayesi regulariseeritud nƤrvivƵrgud vƤikeste suurte andmete jaoks
Ized Neutronspektromeetrias kasutatavad üldised regressiooni närvivõrgud
⢠Pidev-aegne korduv neuroloogiline võrgustik ühiseks tasakaalustamiseks ja dekodeerimiseks - ⢠analoogse riistvara rakendamise aspektid
⢠Otsesignaali tuvastamine ilma andmeteta: MIMO funktsionaalse võrgu lähenemisviis
Tificial kunstlik närvivõrk kui FPGA Trigger neutrino-indutseeritud õhu duŔŔide avastamiseks
⢠Fuzzy eksperdi süsteemist tehisliku närvivõrguni: rakendamine kõneteraapiale
Gas Gaasiturbiini diagnoosi nƤrvivƵrgud
Ural Neuraalsete vƵrkude (NN) rakendamine kanga defektide klassifitseerimiseks
⢠ähmased ennustused kunstlike närvivõrkude abil
⢠Ćhu kaudu tekkivate tahkete osakeste mƵju uurimine linnade saastumisele hübriidnƤrvivƵrkude abiga
⢠Täiustatud meetodid närvivõrkudel põhineva tundlikkuse analüüsis koos nende ⢠⢠⢠⢠rakendustega tsiviilehituses
⢠tificial ⢠⢠⢠tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial.
Ural Neural Network Inverse Modeling optimeerimiseks
VƤrskendatud:
4. dets 2019