Artificial Neural Network

Intelitech

ផ្ទុកពាណិជ្ជកម្ម

អំពី​កម្មវិធីនេះ

✴នេះកម្មវិធីបណ្តាញ Neural បណ្តាញសិប្បនិម្មិតនឹងពន្យល់ពីមូលដ្ឋានទៅជាប្រធានបទកម្រិតមធ្យម

►ប្រធានបទនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតបានលូតលាស់ដល់វិសាលភាពដ៏អស្ចារ្យក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ។ ហើយជាពិសេសជាមួយនឹងការមកដល់នៃកុំព្យូទ័រដែលមានសមត្ថភាពខ្ពស់បំផុតប្រធានបទនេះបានសន្មតថាមានសារៈសំខាន់យ៉ាងខ្លាំងនិងមានសក្តានុពលកម្មវិធីធំខ្លាំងណាស់នៅក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ.►

►នៅក្នុងកម្មវិធីបណ្តាញ Neural Network Artificial នេះយើងនឹងកំណត់អ្វីដែលបណ្តាញសរសៃប្រសាទមានមូលដ្ឋាន។ ហើយជាឈ្មោះមួយមានន័យថាតាមពិតបណ្តាញសរសៃប្រសាទមានន័យថាវាគឺជាប្រភពដើមពីខួរក្បាលរបស់មនុស្សឬប្រព័ន្ធសរសៃប្រសាទរបស់មនុស្សដែលមានការភ្ជាប់គ្នាប៉ារ៉ាឡែលធំ ៗ យ៉ាងច្រើននៃកោសិកាសរសៃប្រសាទ។ ហើយនោះសម្រេចបាននូវភារកិច្ចផ្សេងៗគ្នាភារកិច្ចផ្សេងៗគ្នាភារកិច្ចទទួលខុសត្រូវផ្សេងៗក្នុងរយៈពេលដ៏តិចតួច។ ទោះបីជាប្រៀបធៀបទៅនឹងកុំព្យូទ័រដែលមានដំណើរការខ្ពស់នាពេលបច្ចុប្បន្នក៏ដោយ។ កុំព្យូទ័រអាចត្រូវបានធ្វើឡើងដើម្បីធ្វើត្រាប់តាមចំនួនដ៏ធំនៃការភ្ជាប់គ្នានិងបណ្តាញ។ ដែលមានរវាងកោសិកាសរសៃប្រសាទទាំងអស់តើវាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើកិច្ចការដែលស្មុគស្មាញមួយចំនួនដែលកុំព្យូទ័រដែលមានដំណើរការខ្ពស់នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះក៏មិនអាចធ្វើបានដែរប្រធានបទនេះគឺជាអ្វីដែលយើងនឹងដោះស្រាយ។

✴នៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មានបណ្តាញសរសៃប្រសាទគឺជាប្រព័ន្ធនៃផ្នែករឹងនិង / ឬសូហ្វវែរដែលមានលំនាំបន្ទាប់ពីដំណើរការនៃសរសៃប្រសាទនៅក្នុងខួរក្បាលរបស់មនុស្ស។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ - ហៅផងដែរថាបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត - គឺជាបច្ចេកវិទ្យាសិក្សាយ៉ាងជ្រាលជ្រៅជាច្រើន☆

►បណ្តាញសរសៃប្រសាទតាមបែបធម្មជាតិកំពុងតែព្យាករណ៍វិធីសាស្រ្តដែលផ្អែកលើគំរូគណិតវិទ្យាសាមញ្ញនៃខួរក្បាល។ ពួកគេអនុញ្ញាតឱ្យមានទំនាក់ទំនងក្រៅផ្លូវស្មុគស្មាញរវាងអថេរឆ្លើយតបនិងអ្នកព្យាករ

►បណ្តាញសរសៃប្រសាទអេឡិចត្រូនិច (ANNs) គឺជាម៉ូដែលស្ថិតិដែលត្រូវបានបំផុសគំនិតដោយផ្ទាល់ហើយត្រូវបានយកគំរូតាមបណ្តាញសរសៃប្រសាទជីវវិទ្យា។ ពួកគេមានសមត្ថភាពក្នុងការធ្វើជាគំរូនិងកែច្នៃទំនាក់ទំនងក្រៅផ្លូវរវាងធាតុចូលនិងទិន្នផលស្របគ្នា☆


❰បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ (DNN) គឺជាអេនអិនដែលមានស្រទាប់លាក់ច្រើនរវាងស្រទាប់បញ្ចូលនិងស្រទាប់ខាងក្រៅ។ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹង ANNs រាក់ DNNs អាចបង្កើតទំនាក់ទំនងដែលមិនមែនជាលីនេអ៊ែរស្មុគ្រស្មាញ។ ❱

【ប្រធានបទសំខាន់ៗមួយចំនួនត្រូវបានចុះបញ្ជី】

គំនិតគោលគំនិតមូលដ្ឋាន
▶ប្លុកអាគារ
ការរៀននិងការសម្របខ្លួន
⇢សិក្សារៀនសូត្រ
⇢រៀនមិនសូវចេះត្រួតពិនិត្យ
រៀនរង្វង់វ៉ិចទ័រ
ទ្រឹស្ដីសមីការសំរបសំរួល
⇢ផែនទីលក្ខណៈពិសេសរបស់ Kohonen ខ្លួនឯង
⇢បណ្តាញសតិបណ្តាញ
⇢បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត - បណ្តាញ Hopfield
⇢ម៉ាស៊ីន Boltzmann
⇢បណ្តាញខួរក្បាល - ក្នុងមួយប្រអប់ -
ការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពប្រើបណ្តាញ Hopfield
⇢បច្ចេកទេសបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពផ្សេងទៀត
៛បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត - ក្បួនដោះស្រាយហ្សែន
កម្មវិធីនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ
⇢បណ្តាញ Neural បណ្តាញសម្រាប់ដំណោះស្រាយលើបណ្តាញនៃវិមាត្រលីនេអ៊ែរដែលប្រែប្រួលជាយូរមកហើយ
⇢បណ្តាញសរសៃប្រសាទរបស់ Bayesian សំរាប់ទិន្នន័យតូចឬធំ
⇢បណ្តាញសរសៃប្រសាទតំរែតំរង់ទូទៅដែលមានស្នូលនៅក្នុងកញ្ចក់នឺត្រុង
⇢បណ្តាញសរសៃប្រសាទចរន្តបន្តសម្រាប់ការបង្វិលស្មើគ្នានិងការបម្លែង - ⇢ទិដ្ឋភាពអនុវត្តផ្នែករឹងអាណាឡូក
ការរកឃើញសញ្ញាដោយផ្ទាល់បើគ្មានទិន្នន័យផ្តល់ជំនួយ: វិធីសាស្រ្ត MIMO បណ្តាញមុខងារ
បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលជាកម្តៅ FPGA សម្រាប់ការរកឃើញនៃផ្កាឈូកខាញ់ខ្យល់ដែលបណ្តាលមកពីចំហុយនឺត្រុង
ពីប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញដែលមិនច្បាស់ទៅនឹងបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត: ការស្នើសុំជំនួយការនិយាយ
⇢បណ្តាញសរសៃប្រសាទសម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យខ្យល់ម៉ាស៊ីន
កម្មវិធីនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ (NNs) សម្រាប់ការបែងចែកភាពមិនប្រក្រតីក្រណាត់
⇢ព្យាករណ៍ព្យុះភ្លៀងដោយប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត
វិភាគផលប៉ះពាល់នៃភារកិច្ចផ្នែកអាកាសនៅលើការចម្លងរោគរបស់ទីក្រុងដោយជំនួយនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទកូនកាត់
⇢វិធីសាស្ដ្រកម្រិតខ្ពស់ក្នុងការវិភាគភាពប្រែប្រួលតាមបណ្តាញទាក់ទងនឹងបណ្តាញសរសៃប្រសាទជាមួយ⇢⇢⇢⇢កម្មវិធីនានានៅក្នុងវិស្វកម្មសំណង់ស៊ីវិល
⇢បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតក្នុងកាលវិភាគផលិតកម្មនិងការព្យាករណ៍ទិន្នផលនៃ⇢⇢⇢៛ប្រព័ន្ធផលិតក្រដាស Wafer Semiconductor
⇢បណ្តាញ Neural បម្លែងគំរូសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព

អ្វីដែលថ្មី

- More Topics Added