Artificial Neural Network
Жарнамалар бар
10 миң+
жолу жүктөлүп алынды
Баары
info
Колдонмо тууралуу
✴This жасалма нейрон Network колдонмо Негизги аралык topics.✴ түшүндүрүп берет
жасалма нейрон тармактар ►The предмети акыркы бир нече жылда бир кыйла жетилген. Ал, айрыкча, аябай жогорку аткаруу эсептөө орношу менен, аты зор мааниге мойнуна алган жана акыркы years.► абдан чоң колдонуу мүмкүнчүлүктөрүн алды
Бул жасалма нейрон Network колдонмосу ►In, биз бир нейрон тармак негизинен деген эмне экенин аныктоо керек. Ал ысым турат, иш жүзүндө мөөнөттүү нейрон тармактары Нейрондор көп сандагы бир массалык ири удаалаш ара турат, адам мээсинде же адам толкунданып системасынын, чыккан болуп чыгат. Ошол убакта бир аябай аз өлчөмдө ж.б. ар кандай милдеттерди, ар кандай кабылдоо тапшырмаларды, милдеттерди таануу, бүтпөйт. Ал тургай, бүгүнкү күндө абдан жогорку аткаруу эсептөө менен салыштыруу. себепчи компьютер-бири менен байланыш жана тармактык ири өлчөмдөгү жаттап алып жүргүзүлүшү мүмкүн. Бул бардык күрөө тамырлары клеткалардын ортосунда күрөш бар, ал бүгүнкү күндө жогорку аткаруу Зомбилер кыла албайт, кээ бир комплекстүү кайра иштетүү боюнча милдеттерди аткаруу үчүн колдонулушу мүмкүн, бул теманы биз address.► турган бири болуп саналат
маалыматтык технологиялар ✴In, бир нейрон тармак Адам мээсинде нейрон ишке андан үлгү жабдуулар жана / же программалык системасы болуп саналат. Нейрон тармактары - ошондой эле жасалма нейрон тармактар, - деп терең билим берүү технологиясын ар түрдүү ☆.
►Artificial нейрон тармактары мээнин жөнөкөй математикалык моделдери негизделген ыкмаларын божомолдошууда. Алар жооп өзгөрүүчү жана анын божомолдоочу ортосундагы татаал сызыктуу эмес мамилелерди берет. ☆
►Artificial нейрон тармактары (кайсы) түздөн-түз жетеги менен статистикалык моделдер, жана жарым-жартылай биологиялык нейрон тармактары үлгүсүндө. Алар моделдөө жана жарыш ресурстар жана акыркы натыйжалар менен сызыктуу эмес мамилелерди иштеп жөндөмдүү. ☆
❰ бир терең нейрон тармак (DNN) бир ANN киргизүү жана чыгаруу катмарлар арасында бир нече жашыруун катмардан турат. тайыз кайсы эле, DNNs татаал линиялык эмес мамилелерди моделдөө мүмкүн. ❱
【Нече маанилүү темалар бул жерде келтирилген】
⇢ Негизги түшүнүктөр
⇢ Building Blocks
⇢ Learning жана Adaptation
⇢ жетектөө Learning
⇢ балаага Learning
⇢ Learning тараткычтарды сандык жактан
⇢ Adaptive Resonance теориясы
⇢ Kohonen өзүн-өзү уюштурушу Карталарды жарнамалоо
⇢ Бирге Memory Network
⇢ жасалма нейрон Network - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-мамлекеттик-жылы бир кутуча Тармагы
⇢ Hopfield тармагын колдонуу оптималдаштыруу
⇢ Башка Оптималдаштыруу ыкмалары
⇢ жасалма нейрон Network - генетикалык Algorithm
Нейрон тармактардын ⇢ Тиркемелер
⇢ Zhang Нейрон Убакыт-ар кандай Online Чечими Networks Сызыктуу барабарсыздыктар
Чакан н Биг-б берилиштер ⇢ технологияны аялдар эркектер менен бөлүшпөйт тартипке Neural Networks
⇢ жалпылаштырылган Регрессиялык Neural Networks Нейтрон спектроскопиядагы колдонуу менен
⇢ үзгүлтүксүз убакыт Күндөлүк Нейрон тармагы боюнча биргелешкен тегиздөөчү жана декоддоо - ⇢ Analog аппараттык ашыруу аспектилери
⇢ түз сигнал аныктоочу маалымат Компютер: A диапазонунда Белек Network сунуштоо
⇢ жасалма нейрон Network катары нейтрино айынан Air Showers бир аныктоо үчүн FPGA Trigger
⇢ жасалма нейрон тармагынын үчүн Fuzzy Expert системасынын From: жардамы менен сүйлөө терапия үчүн арыз
⇢ Neural Networks Газ Turbine диагноз боюнча
⇢ Нейрон тармактары колдонуу (ЖНС) тканей Defect бөлүү үчүн
⇢ Thunderstorm айтылган жасалма Нейрон тармактары
⇢ Hybrid Нейрон тармактардын ⇢ жардамы менен шаардык булгануу боюнча десанттык бөлүкчөлөрдүн Заттын натыйжаларды талдоо
Нейрон жылы ⇢ Advanced ыкмалары тармактардын негизделген сезимталдыгы жарандык инженерия алардын ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ колдонулушу менен талдоо
⇢ жасалма нейрон Production режими жана ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Semiconductor Wafer жасалмалаштыруу системасынын кирешелүүлүгү болжолдоо боюнча тармактар
⇢ оптималдаштыруу үчүн Нейрон Network Тескери моделдөө
жасалма нейрон тармактар ►The предмети акыркы бир нече жылда бир кыйла жетилген. Ал, айрыкча, аябай жогорку аткаруу эсептөө орношу менен, аты зор мааниге мойнуна алган жана акыркы years.► абдан чоң колдонуу мүмкүнчүлүктөрүн алды
Бул жасалма нейрон Network колдонмосу ►In, биз бир нейрон тармак негизинен деген эмне экенин аныктоо керек. Ал ысым турат, иш жүзүндө мөөнөттүү нейрон тармактары Нейрондор көп сандагы бир массалык ири удаалаш ара турат, адам мээсинде же адам толкунданып системасынын, чыккан болуп чыгат. Ошол убакта бир аябай аз өлчөмдө ж.б. ар кандай милдеттерди, ар кандай кабылдоо тапшырмаларды, милдеттерди таануу, бүтпөйт. Ал тургай, бүгүнкү күндө абдан жогорку аткаруу эсептөө менен салыштыруу. себепчи компьютер-бири менен байланыш жана тармактык ири өлчөмдөгү жаттап алып жүргүзүлүшү мүмкүн. Бул бардык күрөө тамырлары клеткалардын ортосунда күрөш бар, ал бүгүнкү күндө жогорку аткаруу Зомбилер кыла албайт, кээ бир комплекстүү кайра иштетүү боюнча милдеттерди аткаруу үчүн колдонулушу мүмкүн, бул теманы биз address.► турган бири болуп саналат
маалыматтык технологиялар ✴In, бир нейрон тармак Адам мээсинде нейрон ишке андан үлгү жабдуулар жана / же программалык системасы болуп саналат. Нейрон тармактары - ошондой эле жасалма нейрон тармактар, - деп терең билим берүү технологиясын ар түрдүү ☆.
►Artificial нейрон тармактары мээнин жөнөкөй математикалык моделдери негизделген ыкмаларын божомолдошууда. Алар жооп өзгөрүүчү жана анын божомолдоочу ортосундагы татаал сызыктуу эмес мамилелерди берет. ☆
►Artificial нейрон тармактары (кайсы) түздөн-түз жетеги менен статистикалык моделдер, жана жарым-жартылай биологиялык нейрон тармактары үлгүсүндө. Алар моделдөө жана жарыш ресурстар жана акыркы натыйжалар менен сызыктуу эмес мамилелерди иштеп жөндөмдүү. ☆
❰ бир терең нейрон тармак (DNN) бир ANN киргизүү жана чыгаруу катмарлар арасында бир нече жашыруун катмардан турат. тайыз кайсы эле, DNNs татаал линиялык эмес мамилелерди моделдөө мүмкүн. ❱
【Нече маанилүү темалар бул жерде келтирилген】
⇢ Негизги түшүнүктөр
⇢ Building Blocks
⇢ Learning жана Adaptation
⇢ жетектөө Learning
⇢ балаага Learning
⇢ Learning тараткычтарды сандык жактан
⇢ Adaptive Resonance теориясы
⇢ Kohonen өзүн-өзү уюштурушу Карталарды жарнамалоо
⇢ Бирге Memory Network
⇢ жасалма нейрон Network - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-мамлекеттик-жылы бир кутуча Тармагы
⇢ Hopfield тармагын колдонуу оптималдаштыруу
⇢ Башка Оптималдаштыруу ыкмалары
⇢ жасалма нейрон Network - генетикалык Algorithm
Нейрон тармактардын ⇢ Тиркемелер
⇢ Zhang Нейрон Убакыт-ар кандай Online Чечими Networks Сызыктуу барабарсыздыктар
Чакан н Биг-б берилиштер ⇢ технологияны аялдар эркектер менен бөлүшпөйт тартипке Neural Networks
⇢ жалпылаштырылган Регрессиялык Neural Networks Нейтрон спектроскопиядагы колдонуу менен
⇢ үзгүлтүксүз убакыт Күндөлүк Нейрон тармагы боюнча биргелешкен тегиздөөчү жана декоддоо - ⇢ Analog аппараттык ашыруу аспектилери
⇢ түз сигнал аныктоочу маалымат Компютер: A диапазонунда Белек Network сунуштоо
⇢ жасалма нейрон Network катары нейтрино айынан Air Showers бир аныктоо үчүн FPGA Trigger
⇢ жасалма нейрон тармагынын үчүн Fuzzy Expert системасынын From: жардамы менен сүйлөө терапия үчүн арыз
⇢ Neural Networks Газ Turbine диагноз боюнча
⇢ Нейрон тармактары колдонуу (ЖНС) тканей Defect бөлүү үчүн
⇢ Thunderstorm айтылган жасалма Нейрон тармактары
⇢ Hybrid Нейрон тармактардын ⇢ жардамы менен шаардык булгануу боюнча десанттык бөлүкчөлөрдүн Заттын натыйжаларды талдоо
Нейрон жылы ⇢ Advanced ыкмалары тармактардын негизделген сезимталдыгы жарандык инженерия алардын ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ колдонулушу менен талдоо
⇢ жасалма нейрон Production режими жана ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Semiconductor Wafer жасалмалаштыруу системасынын кирешелүүлүгү болжолдоо боюнча тармактар
⇢ оптималдаштыруу үчүн Нейрон Network Тескери моделдөө
Качан жаңырды
Коопсуздук дегенде колдонмонун маалыматты кантип топтоп, аны үчүнчү тараптар менен кантип бөлүшө турганын түшүнүү керек. Маалыматтардын купуялыгы жана коопсуздугу колдонмоңуздун иштетилишине, жүргөн аймагыңызга жана курагыңызга жараша болот. Маалыматты иштеп чыгуучу берип, маал-маалы менен жаңырып турат.
Бул колдонмо маалыматтардын мындай түрлөрүн үчүнчү тараптар менен бөлүшүшү мүмкүн
Түзмөк же башка идентификаторлор
Маалымат топтолбойт
Иштеп чыгуучулар маалыматтардын топтолушу жөнүндө кантип кабар берерин билип алыңыз
Маалымат шифрленип өткөрүлөт
Маалыматты өчүрүү мүмкүн эмес
Эмне жаңылык
- More Topics Added
