Artificial Neural Network
ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ
10ಸಾ+
ಡೌನ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು
ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರು
info
ಈ ಆ್ಯಪ್ ಕುರಿತು
ಈ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮೂಲಭೂತ ಮಧ್ಯಂತರ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ
► ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ಜಾಲಗಳ ವಿಷಯವು ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧನೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಆಗಮನದಿಂದ, ವಿಷಯವು ಮಹತ್ತರವಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
► ಈ ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ, ನಾಳದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮೂಲತಃ ಏನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮತ್ತು ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನರಕೋಶದ ಜಾಲಗಳು ಎಂಬ ಶಬ್ದವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ, ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ನರಕೋಶಗಳ ಬೃಹತ್ ದೊಡ್ಡ ಸಮಾನಾಂತರ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮಾನವ ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಕ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ. ಮತ್ತು ಅದು ವಿಭಿನ್ನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ಗ್ರಹಣ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ, ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಯ. ಇಂದಿನ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಕೂಡ. ಇದರಿಂದಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ನರಗಳ ಕೋಶಗಳ ನಡುವೆ ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಇಂದಿನ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಈ ವಿಷಯವು ನಾವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೋಗುತ್ತೇವೆ.
ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ನರ ಜಾಲವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ನರಕೋಶಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಂತರ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು - ಸಹ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಎಂದು - ವಿವಿಧ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು
► ಮೆದುಳಿನ ಸರಳವಾದ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮುಂದಾಲೋಚನೆ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ವೇರಿಯಬಲ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಭವಿಷ್ಯಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅವರು ಅನುಮತಿಸುತ್ತಾರೆ
► ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ಜಾಲಗಳು (ANN ಗಳು) ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಫೂರ್ತಿಯಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು, ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಜೈವಿಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಅವು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ
❰ ಒಂದು ಆಳವಾದ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (DNN) ಇನ್ಫುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳ ನಡುವೆ ಬಹು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ANN ಆಗಿದೆ. ಆಳವಿಲ್ಲದ ANN ಗಳಂತೆಯೇ, DNN ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ❱
【ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿಮಾಡಲಾಗಿದೆ
ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
⇢ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್
⇢ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ
⇢ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ
⇢ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆ
⇢ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್
⇢ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅನುರಣನ ಸಿದ್ಧಾಂತ
⇢ ಕೊಹೊನೆನ್ ಸ್ವಯಂ ಸಂಘಟಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ನಕ್ಷೆಗಳು
⇢ ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ ಮೆಮೊರಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
⇢ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ - ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್
⇢ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರ
⇢ ಬ್ರೈನ್-ಸ್ಟೇಟ್ ಇನ್ ಎ ಪೆಕ್ಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
ಹೋಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬಳಸಿ ⇢ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
⇢ ಇತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು
⇢ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ - ಜೆನೆಟಿಕ್ ಆಲ್ಗರಿದಮ್
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
⇢ ಜಾಂಗ್ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ಸ್ ಆನ್ ಲೈನ್ ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ ಆಫ್ ಟೈಮ್-ಬದಲಾಗುವ ಲೀನಿಯರ್ ಅಸಮಾನತೆಗಳು
ಸಣ್ಣ ಎನ್ ಬಿಗ್ ಪಿ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ⇢ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನಿಯಮಿತವಾದ ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
⇢ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಘಟನೆ ನ್ಯೂಟ್ರಾನ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೊಮೆಟ್ರಿಯಲ್ಲಿನ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
ಜಂಟಿ ಸಮೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ಗಾಗಿ ನಿರಂತರ ಸಮಯ ಮರುಕಳಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ - ⇢ ಅನಲಾಗ್ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಅಳವಡಿಕೆ ಆಸ್ಪೆಕ್ಟ್ಸ್
ಡೇಟಾ-ನೆರವಿಲ್ಲದೆಯೇ ನೇರ ಸಂಕೇತ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಎ MIMO ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಪ್ರೋಚ್
ನ್ಯುಟ್ರಿನೊ-ಇಂಡ್ಯೂಸ್ಡ್ ಏರ್ ತುಂತುರುಗಳ ಪತ್ತೆಗೆ ಎಫ್ಪಿಜಿಎ ಟ್ರಿಗರ್ ಆಗಿ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ
ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲಕ್ಕೆ: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಟು ಅಸಿಸ್ಟೆಡ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಥೆರಪಿ
ಗ್ಯಾಸ್ ಟರ್ಬೈನ್ ಡಯಾಗ್ನೋಸಿಸ್ಗಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್
ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ಡಿಫೆಕ್ಟ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ಗಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ (ಎನ್ಎನ್ಎಸ್)
ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ಚಂಡಮಾರುತ ಭವಿಷ್ಯಗಳು
Ur ಹೈಬ್ರಿಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಸಹಾಯದೊಂದಿಗೆ ನಗರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮೇಲಿನ ವಾಯುಗಾಮಿ ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯಾಟರ್ನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
⇢ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ಮೆಥಡ್ಸ್ ಇನ್ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ಸ್-ಬೇಸ್ಡ್ ಸೆನ್ಸಿಟಿವಿಟಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವಿಥ್ ಥರ್ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಸ್ ಇನ್ ಸಿವಿಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
Produc ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಇಳುವರಿ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್ ವೇಫರ್ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್
⇢ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಇನ್ವರ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
► ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ಜಾಲಗಳ ವಿಷಯವು ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧನೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಆಗಮನದಿಂದ, ವಿಷಯವು ಮಹತ್ತರವಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
► ಈ ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ, ನಾಳದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮೂಲತಃ ಏನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮತ್ತು ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನರಕೋಶದ ಜಾಲಗಳು ಎಂಬ ಶಬ್ದವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ, ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ನರಕೋಶಗಳ ಬೃಹತ್ ದೊಡ್ಡ ಸಮಾನಾಂತರ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮಾನವ ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಕ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ. ಮತ್ತು ಅದು ವಿಭಿನ್ನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ಗ್ರಹಣ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ, ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಯ. ಇಂದಿನ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಕೂಡ. ಇದರಿಂದಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ನರಗಳ ಕೋಶಗಳ ನಡುವೆ ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಇಂದಿನ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಈ ವಿಷಯವು ನಾವು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೋಗುತ್ತೇವೆ.
ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ನರ ಜಾಲವು ಮಾನವ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ನರಕೋಶಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಂತರ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು - ಸಹ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಎಂದು - ವಿವಿಧ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು
► ಮೆದುಳಿನ ಸರಳವಾದ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮುಂದಾಲೋಚನೆ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ವೇರಿಯಬಲ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಭವಿಷ್ಯಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅವರು ಅನುಮತಿಸುತ್ತಾರೆ
► ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ಜಾಲಗಳು (ANN ಗಳು) ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಫೂರ್ತಿಯಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳು, ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಜೈವಿಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ಅವು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ನಡುವಿನ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ
❰ ಒಂದು ಆಳವಾದ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (DNN) ಇನ್ಫುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಲೇಯರ್ಗಳ ನಡುವೆ ಬಹು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ANN ಆಗಿದೆ. ಆಳವಿಲ್ಲದ ANN ಗಳಂತೆಯೇ, DNN ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ❱
【ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿಮಾಡಲಾಗಿದೆ
ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
⇢ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್
⇢ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ
⇢ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ
⇢ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಕಲಿಕೆ
⇢ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್
⇢ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅನುರಣನ ಸಿದ್ಧಾಂತ
⇢ ಕೊಹೊನೆನ್ ಸ್ವಯಂ ಸಂಘಟಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ನಕ್ಷೆಗಳು
⇢ ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ ಮೆಮೊರಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
⇢ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ - ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್
⇢ ಬೋಲ್ಟ್ಜ್ಮನ್ ಯಂತ್ರ
⇢ ಬ್ರೈನ್-ಸ್ಟೇಟ್ ಇನ್ ಎ ಪೆಕ್ಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್
ಹೋಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬಳಸಿ ⇢ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
⇢ ಇತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು
⇢ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ - ಜೆನೆಟಿಕ್ ಆಲ್ಗರಿದಮ್
ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
⇢ ಜಾಂಗ್ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ಸ್ ಆನ್ ಲೈನ್ ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ ಆಫ್ ಟೈಮ್-ಬದಲಾಗುವ ಲೀನಿಯರ್ ಅಸಮಾನತೆಗಳು
ಸಣ್ಣ ಎನ್ ಬಿಗ್ ಪಿ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ⇢ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ನಿಯಮಿತವಾದ ನರಮಂಡಲದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
⇢ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಘಟನೆ ನ್ಯೂಟ್ರಾನ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೊಮೆಟ್ರಿಯಲ್ಲಿನ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
ಜಂಟಿ ಸಮೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ಗಾಗಿ ನಿರಂತರ ಸಮಯ ಮರುಕಳಿಸುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ - ⇢ ಅನಲಾಗ್ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಅಳವಡಿಕೆ ಆಸ್ಪೆಕ್ಟ್ಸ್
ಡೇಟಾ-ನೆರವಿಲ್ಲದೆಯೇ ನೇರ ಸಂಕೇತ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಎ MIMO ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅಪ್ರೋಚ್
ನ್ಯುಟ್ರಿನೊ-ಇಂಡ್ಯೂಸ್ಡ್ ಏರ್ ತುಂತುರುಗಳ ಪತ್ತೆಗೆ ಎಫ್ಪಿಜಿಎ ಟ್ರಿಗರ್ ಆಗಿ ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲ
ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲಕ್ಕೆ: ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಟು ಅಸಿಸ್ಟೆಡ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಥೆರಪಿ
ಗ್ಯಾಸ್ ಟರ್ಬೈನ್ ಡಯಾಗ್ನೋಸಿಸ್ಗಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್
ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್ ಡಿಫೆಕ್ಟ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ಗಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ (ಎನ್ಎನ್ಎಸ್)
ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ಚಂಡಮಾರುತ ಭವಿಷ್ಯಗಳು
Ur ಹೈಬ್ರಿಡ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ ಸಹಾಯದೊಂದಿಗೆ ನಗರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮೇಲಿನ ವಾಯುಗಾಮಿ ಪಾರ್ಟಿಕಲ್ ಮ್ಯಾಟರ್ನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
⇢ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ಮೆಥಡ್ಸ್ ಇನ್ ನ್ಯೂರಾಲ್ ನೆಟ್ ವರ್ಕ್ಸ್-ಬೇಸ್ಡ್ ಸೆನ್ಸಿಟಿವಿಟಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವಿಥ್ ಥರ್ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಸ್ ಇನ್ ಸಿವಿಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
Produc ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಇಳುವರಿ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ನರವ್ಯೂಹದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್ ವೇಫರ್ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಷನ್
⇢ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಇನ್ವರ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ಅಪ್ಡೇಟ್ ದಿನಾಂಕ
ಸುರಕ್ಷತೆ ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆ, ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಡೆವಲಪರ್ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಕಾಲ ಕ್ರಮೇಣ ಇದನ್ನು ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಈ ಆ್ಯಪ್ ಈ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಥರ್ಡ್ ಪಾರ್ಟಿಗಳ ಜೊತೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು
ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಇತರ ID ಗಳು
ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಘೋಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ
ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುವಾಗ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ
ಹೊಸದೇನಿದೆ
- More Topics Added
