Artificial Neural Network
Contén anuncios
10.000+
Descargas
Todos
info
Acerca desta aplicación
✴ Esta aplicación de rede neural artificial explicará os temas básicos e intermedios
► O tema das redes neuronais artificiais madurouse en gran medida nos últimos anos. E, especialmente, coa chegada da computación de moi alto rendemento, o suxeito asumiu un enorme significado e ten un potencial de aplicación moi grande nos últimos anos. ►
► Nesta aplicación de rede neuronal artificial, definiremos o que basicamente significa unha rede neuronal. E como un nome implica, en realidade o término redes neuronales derívase que é orixe do cerebro humano, ou do sistema nervioso humano, que consisten nunha interconexión paralela masivamente grande de un gran número de neuronas. E iso logra diferentes tarefas, diferentes tarefas perceptivas, tarefas de recoñecemento, etc., nun tempo sorprendentemente pequeno. Aínda que se compara coas computadoras de alto rendemento de hoxe. polo que se pode facer unha computadora para imitar a gran cantidade de interconexións e redes. Isto existe entre todas as células dos nervios, pode usarse para facer algunhas tarefas de procesamento complexas onde as computadoras de alto rendemento tamén non poden facer, esta materia é a que imos dirixir. ►
✴ Na tecnoloxía da información, unha rede neuronal é un sistema de hardware e / ou software modelado despois do funcionamento das neuronas no cerebro humano. As redes neuronais, tamén chamadas redes neuronicas artificiais, son unha variedade de tecnoloxías de aprendizaxe profundas
As redes neuronais artísticas son métodos de previsión baseados en modelos matemáticos simples do cerebro. Permiten relacións non lineais complexas entre a variable de resposta e os seus predictores. ☆
As redes neuronales articulares (ANNs) son modelos estatísticos inspirados directamente e parcialmente modelados en redes neuronales biolóxicas. Son capaces de modelar e procesar as relacións non lineais entre entradas e saídas en paralelo. ☆
❰ Unha rede neuronal profunda (DNN) é unha ANN con varias capas ocultas entre as capas de entrada e saída. Do mesmo xeito que os ANs superficiais, as DNN poden modelar relacións complexas non lineales. ❱
【Poucos temas importantes están Listados Aquí】
⇢ Conceptos básicos
⇢ Bloques de construción
⇢ Aprendizaxe e adaptación
⇢ Aprendizaxe supervisada
⇢ Aprendizaxe sen supervisión
⇢ Cantidade de vector de aprendizaxe
⇢ Teoría de resonancia adaptativa
⇢ Kohonen Mapas de autoorganización
⇢ Rede de memoria asociada
⇢ Rede Neural Artificial - Redes Hopfield
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-State-in-a-Box Network
⇢ Optimización empregando a rede Hopfield
⇢ Outras técnicas de optimización
⇢ Rede Neural Artificial - Algoritmo xenético
⇢ Aplicacións das redes neuronais
⇢ Zhang Redes Neuronais para a Solución en liña de desigualdades lineares variadas
⇢ Redes Neuronais Bayesianas Regularizadas para pequenos Datos n Big P
⇢ Regras xeneralizadas de redes neuronais con aplicación en espectrometría de neutróns
⇢ Unha Rede neuronal recurrente de tempo continuo para a ecuación e descodificación conxunta - ⇢ Aspectos analóxicos de implementación de hardware
⇢ Detección de sinal directo sen axuda de datos: un enfoque de rede funcional MIMO
⇢ Rede neuronal artificial como disparador FPGA para unha detección de dutos de aire inducidos por neutrinos
⇢ Do Sistema Experto Fuzzy á Rede Neural Artificial: Aplicación á Logopedia Auxiliar
⇢ Redes Neuronais para o Diagnóstico da Turbina de Gas
⇢ Aplicación de redes neuronais (NN) para clasificación de defectos de tecido
⇢ Prediccións de tormenta mediante a utilización de redes neuronais artificiais
⇢ Analizar o impacto da materia particulada aerotransportada na contaminación urbana coa ⇢ Axuda das redes neuronais híbridas
⇢ Métodos avanzados na análise de sensibilidade baseada en redes neuronais coas súas ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Aplicacións en enxeñaría civil
⇢ Redes neuronicas artificiais na programación de produción e predicción de rendementos de ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Sistema de fabricación de semiconductores de obleas
⇢ Modelización inversa de redes neuronais para optimización
► O tema das redes neuronais artificiais madurouse en gran medida nos últimos anos. E, especialmente, coa chegada da computación de moi alto rendemento, o suxeito asumiu un enorme significado e ten un potencial de aplicación moi grande nos últimos anos. ►
► Nesta aplicación de rede neuronal artificial, definiremos o que basicamente significa unha rede neuronal. E como un nome implica, en realidade o término redes neuronales derívase que é orixe do cerebro humano, ou do sistema nervioso humano, que consisten nunha interconexión paralela masivamente grande de un gran número de neuronas. E iso logra diferentes tarefas, diferentes tarefas perceptivas, tarefas de recoñecemento, etc., nun tempo sorprendentemente pequeno. Aínda que se compara coas computadoras de alto rendemento de hoxe. polo que se pode facer unha computadora para imitar a gran cantidade de interconexións e redes. Isto existe entre todas as células dos nervios, pode usarse para facer algunhas tarefas de procesamento complexas onde as computadoras de alto rendemento tamén non poden facer, esta materia é a que imos dirixir. ►
✴ Na tecnoloxía da información, unha rede neuronal é un sistema de hardware e / ou software modelado despois do funcionamento das neuronas no cerebro humano. As redes neuronais, tamén chamadas redes neuronicas artificiais, son unha variedade de tecnoloxías de aprendizaxe profundas
As redes neuronais artísticas son métodos de previsión baseados en modelos matemáticos simples do cerebro. Permiten relacións non lineais complexas entre a variable de resposta e os seus predictores. ☆
As redes neuronales articulares (ANNs) son modelos estatísticos inspirados directamente e parcialmente modelados en redes neuronales biolóxicas. Son capaces de modelar e procesar as relacións non lineais entre entradas e saídas en paralelo. ☆
❰ Unha rede neuronal profunda (DNN) é unha ANN con varias capas ocultas entre as capas de entrada e saída. Do mesmo xeito que os ANs superficiais, as DNN poden modelar relacións complexas non lineales. ❱
【Poucos temas importantes están Listados Aquí】
⇢ Conceptos básicos
⇢ Bloques de construción
⇢ Aprendizaxe e adaptación
⇢ Aprendizaxe supervisada
⇢ Aprendizaxe sen supervisión
⇢ Cantidade de vector de aprendizaxe
⇢ Teoría de resonancia adaptativa
⇢ Kohonen Mapas de autoorganización
⇢ Rede de memoria asociada
⇢ Rede Neural Artificial - Redes Hopfield
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-State-in-a-Box Network
⇢ Optimización empregando a rede Hopfield
⇢ Outras técnicas de optimización
⇢ Rede Neural Artificial - Algoritmo xenético
⇢ Aplicacións das redes neuronais
⇢ Zhang Redes Neuronais para a Solución en liña de desigualdades lineares variadas
⇢ Redes Neuronais Bayesianas Regularizadas para pequenos Datos n Big P
⇢ Regras xeneralizadas de redes neuronais con aplicación en espectrometría de neutróns
⇢ Unha Rede neuronal recurrente de tempo continuo para a ecuación e descodificación conxunta - ⇢ Aspectos analóxicos de implementación de hardware
⇢ Detección de sinal directo sen axuda de datos: un enfoque de rede funcional MIMO
⇢ Rede neuronal artificial como disparador FPGA para unha detección de dutos de aire inducidos por neutrinos
⇢ Do Sistema Experto Fuzzy á Rede Neural Artificial: Aplicación á Logopedia Auxiliar
⇢ Redes Neuronais para o Diagnóstico da Turbina de Gas
⇢ Aplicación de redes neuronais (NN) para clasificación de defectos de tecido
⇢ Prediccións de tormenta mediante a utilización de redes neuronais artificiais
⇢ Analizar o impacto da materia particulada aerotransportada na contaminación urbana coa ⇢ Axuda das redes neuronais híbridas
⇢ Métodos avanzados na análise de sensibilidade baseada en redes neuronais coas súas ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Aplicacións en enxeñaría civil
⇢ Redes neuronicas artificiais na programación de produción e predicción de rendementos de ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Sistema de fabricación de semiconductores de obleas
⇢ Modelización inversa de redes neuronais para optimización
Última actualización
A seguranza pasa por entender como recompilan e comparten os teus datos os programadores. As prácticas relacionadas coa seguranza e a privacidade dos datos utilizadas poden variar en función do uso, a rexión e a idade. O programador facilitou esta información e pode modificala co paso do tempo.
Esta aplicación pode compartir estes tipos de datos con terceiros
Códigos de identificación do dispositivo ou doutro tipo
Non se recompila ningún dato
Máis información sobre como fan os programadores declaracións acerca da recompilación de datos
Encríptanse os datos en tránsito
Non se poden eliminar os datos
Novidades
- More Topics Added
