Artificial Neural Network
Hirdetéseket tartalmaz
10 E+
letöltés
Korhatár nélküli
info
Az alkalmazásról
✴Ez a mesterséges ideghálózati alkalmazás magyarázza el az alapvető köztes témákat
►A mesterséges neurális hálózatok tárgya az elmúlt években nagy mértékben érlelődött. És különösen a nagyon nagy teljesítményű számítástechnika megjelenésével a téma óriási jelentőséggel bír, és nagyon nagy alkalmazási potenciállal rendelkezik az utóbbi években.
►Ebben a mesterséges neurális hálózatban meghatározzuk, hogy mit jelent a neurális hálózat. És ahogyan azt a név is jelzi, a neurális hálózatok fogalma valójában az emberi agyból vagy az emberi idegrendszerből ered, amely egy nagyszámú neuron tömegesen nagy párhuzamos összekapcsolódásából áll. Ez pedig különböző feladatokat, különböző észlelési feladatokat, felismerési feladatokat, stb. Ér el csodálatosan kis idő alatt. A mai nagyon nagy teljesítményű számítógépekhez képest is. egy számítógépet lehet készíteni a nagy számú összekapcsolás és a hálózatépítés utánzására. Ez az összes idegsejt között létezik, felhasználható-e olyan komplex feldolgozási feladatok elvégzésére, ahol a mai nagy teljesítményű számítógépek nem képesek megtenni, ez a téma az, amivel foglalkozni fogunk.
Information Az informatikai technológiában a neurális hálózat olyan hardver- és / vagy szoftverrendszer, amely az emberi agyban a neuronok működését követi. A neurális hálózatok - más néven mesterséges neurális hálózatok - különböző mély tanulási technológiák
►A mesterséges neurális hálózatok olyan előrejelzési módszerek, amelyek az agy egyszerű matematikai modelljein alapulnak. Lehetővé teszik a válaszváltozó és annak előrejelzői közötti komplex nemlineáris kapcsolatokat
►A mesterséges neurális hálózatok (ANN-k) a biológiai neurális hálózatok által közvetlenül ihletett és részben modellezett statisztikai modellek. Képesek párhuzamosan modellezni és feldolgozni a bemenetek és kimenetek közötti nemlineáris összefüggéseket
Deep A mély neurális hálózat (DNN) egy ANN, amely több rejtett réteggel rendelkezik a bemeneti és kimeneti rétegek között. A sekély ANN-hoz hasonlóan a DNN-ek komplex nemlineáris kapcsolatokat is modellezhetnek. ❱
Ew Kevés fontos téma szerepel itt Here
⇢ Alapfogalmak
⇢ Építőelemek
⇢ Tanulás és alkalmazkodás
⇢ Felügyelt tanulás
⇢ Nem felügyelt tanulás
Vector Vektoros kvantálás
⇢ Adaptív rezonanciaelmélet
Onen Kohonen Önszervező funkciók térképe
⇢ Memóriahálózat társítása
Tificial Mesterséges neurális hálózat - Hopfield hálózatok
⇢ Boltzmann gép
⇢ Brain-State-in-a-Box hálózat
⇢ optimalizálás a Hopfield hálózat használatával
⇢ Egyéb optimalizálási technikák
Tificial Mesterséges neurális hálózat - genetikai algoritmus
⇢ Neurális hálózatok alkalmazása
⇢ Zhang neurális hálózatok az időbeli eltérések online megoldására
⇢ Bajesi regularizált neurális hálózatok a kis n nagy adathoz
⇢ Általánosított regressziós idegi hálózatok a neutron spektrometriában történő alkalmazással
⇢ Folyamatos idő ismétlődő neurális hálózat közös kiegyenlítéshez és dekódoláshoz - ⇢ Analóg hardver implementációs szempontok
⇢ Közvetlen jel érzékelés adattámogatás nélkül: MIMO funkcionális hálózati megközelítés
Tificial Mesterséges ideghálózat, mint FPGA Trigger a Neutrino-indukált Air Záporok detektálásához
⇢ A fuzzy szakértői rendszerektől a mesterséges neurális hálózatig: alkalmazás a beszédterápiához
⇢ A gázturbinás diagnosztika neurális hálózatai
⇢ Neurális hálózatok (NN) alkalmazása a szövethiba osztályozáshoz
⇢ Zivatar előrejelzések mesterséges neurális hálózatok használatával
⇢ A légszennyező részecskék hatása a városi szennyezésre a hibrid neurális hálózatok segítségével.
⇢ Speciális módszerek a neurális hálózatokon alapuló érzékenységi elemzésben their ⇢ ⇢ ⇢ alkalmazásokkal a polgári építésben
⇢ Mesterséges neurális hálózatok a Termelés ütemezése és hozam becslése ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ félvezető lapka gyártása Rendszer
⇢ Neurális hálózat inverz modellezése az optimalizáláshoz
►A mesterséges neurális hálózatok tárgya az elmúlt években nagy mértékben érlelődött. És különösen a nagyon nagy teljesítményű számítástechnika megjelenésével a téma óriási jelentőséggel bír, és nagyon nagy alkalmazási potenciállal rendelkezik az utóbbi években.
►Ebben a mesterséges neurális hálózatban meghatározzuk, hogy mit jelent a neurális hálózat. És ahogyan azt a név is jelzi, a neurális hálózatok fogalma valójában az emberi agyból vagy az emberi idegrendszerből ered, amely egy nagyszámú neuron tömegesen nagy párhuzamos összekapcsolódásából áll. Ez pedig különböző feladatokat, különböző észlelési feladatokat, felismerési feladatokat, stb. Ér el csodálatosan kis idő alatt. A mai nagyon nagy teljesítményű számítógépekhez képest is. egy számítógépet lehet készíteni a nagy számú összekapcsolás és a hálózatépítés utánzására. Ez az összes idegsejt között létezik, felhasználható-e olyan komplex feldolgozási feladatok elvégzésére, ahol a mai nagy teljesítményű számítógépek nem képesek megtenni, ez a téma az, amivel foglalkozni fogunk.
Information Az informatikai technológiában a neurális hálózat olyan hardver- és / vagy szoftverrendszer, amely az emberi agyban a neuronok működését követi. A neurális hálózatok - más néven mesterséges neurális hálózatok - különböző mély tanulási technológiák
►A mesterséges neurális hálózatok olyan előrejelzési módszerek, amelyek az agy egyszerű matematikai modelljein alapulnak. Lehetővé teszik a válaszváltozó és annak előrejelzői közötti komplex nemlineáris kapcsolatokat
►A mesterséges neurális hálózatok (ANN-k) a biológiai neurális hálózatok által közvetlenül ihletett és részben modellezett statisztikai modellek. Képesek párhuzamosan modellezni és feldolgozni a bemenetek és kimenetek közötti nemlineáris összefüggéseket
Deep A mély neurális hálózat (DNN) egy ANN, amely több rejtett réteggel rendelkezik a bemeneti és kimeneti rétegek között. A sekély ANN-hoz hasonlóan a DNN-ek komplex nemlineáris kapcsolatokat is modellezhetnek. ❱
Ew Kevés fontos téma szerepel itt Here
⇢ Alapfogalmak
⇢ Építőelemek
⇢ Tanulás és alkalmazkodás
⇢ Felügyelt tanulás
⇢ Nem felügyelt tanulás
Vector Vektoros kvantálás
⇢ Adaptív rezonanciaelmélet
Onen Kohonen Önszervező funkciók térképe
⇢ Memóriahálózat társítása
Tificial Mesterséges neurális hálózat - Hopfield hálózatok
⇢ Boltzmann gép
⇢ Brain-State-in-a-Box hálózat
⇢ optimalizálás a Hopfield hálózat használatával
⇢ Egyéb optimalizálási technikák
Tificial Mesterséges neurális hálózat - genetikai algoritmus
⇢ Neurális hálózatok alkalmazása
⇢ Zhang neurális hálózatok az időbeli eltérések online megoldására
⇢ Bajesi regularizált neurális hálózatok a kis n nagy adathoz
⇢ Általánosított regressziós idegi hálózatok a neutron spektrometriában történő alkalmazással
⇢ Folyamatos idő ismétlődő neurális hálózat közös kiegyenlítéshez és dekódoláshoz - ⇢ Analóg hardver implementációs szempontok
⇢ Közvetlen jel érzékelés adattámogatás nélkül: MIMO funkcionális hálózati megközelítés
Tificial Mesterséges ideghálózat, mint FPGA Trigger a Neutrino-indukált Air Záporok detektálásához
⇢ A fuzzy szakértői rendszerektől a mesterséges neurális hálózatig: alkalmazás a beszédterápiához
⇢ A gázturbinás diagnosztika neurális hálózatai
⇢ Neurális hálózatok (NN) alkalmazása a szövethiba osztályozáshoz
⇢ Zivatar előrejelzések mesterséges neurális hálózatok használatával
⇢ A légszennyező részecskék hatása a városi szennyezésre a hibrid neurális hálózatok segítségével.
⇢ Speciális módszerek a neurális hálózatokon alapuló érzékenységi elemzésben their ⇢ ⇢ ⇢ alkalmazásokkal a polgári építésben
⇢ Mesterséges neurális hálózatok a Termelés ütemezése és hozam becslése ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ félvezető lapka gyártása Rendszer
⇢ Neurális hálózat inverz modellezése az optimalizáláshoz
Frissítve:
A biztonság annak megértésével kezdődik, hogy miként gyűjtik és osztják meg a fejlesztők az adataidat. Az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos gyakorlat a használattól, a régiótól és életkortól függően változhat. A fejlesztő adta meg ezeket az információkat, és idővel frissítheti őket.
Ez az alkalmazás megoszthatja ezeket az adattípusokat harmadik felekkel
Eszköz- vagy egyéb azonosítók
Nem történt adatgyűjtés
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a gyűjtést
Az adatok titkosítva vannak a továbbítás során.
Az adatok nem törölhetők.
Újdonságok
- More Topics Added
