Artificial Neural Network

Intelitech

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

"ນີ້ app ເຄືອຂ່າຍ Neural ທຽມຈະອະທິບາຍພື້ນຖານເພື່ອຫົວຂໍ້ກາງ."

ຫົວຂໍ້ຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມໄດ້ matured ໃນຂອບເຂດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ໃນໄລຍະບໍ່ເທົ່າໃດປີທີ່ຜ່ານມາ. ແລະໂດຍສະເພາະກັບການຜະລິດຄອມພິວເຕີທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງຫຼາຍ, ຫົວຂໍ້ໄດ້ມີຄວາມສໍາຄັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະມີທ່າອ່ຽງການນໍາໃຊ້ທີ່ໃຫຍ່ຫຼາຍໃນປີທີ່ຜ່ານມາ.

ໃນໂຄງການເຄືອຂ່າຍ Neural Network Artificial ນີ້, ພວກເຮົາຈະກໍານົດສິ່ງທີ່ເຄືອຂ່າຍເສມືນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ແລະໃນຖານະເປັນຊື່ສະແດງໃຫ້ເຫັນ, ໃນຕົວຈິງແລ້ວເຄືອຂ່າຍ neural ໃນໄລຍະ derives ມັນແມ່ນຕົ້ນກໍາເນີດມາຈາກສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ຫຼືລະບົບປະສາດຂອງມະນຸດ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍການເຊື່ອມຕໍ່ຂະຫນານຂະຫນາດໃຫຍ່ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງຈໍານວນຂອງ neurons. ແລະທີ່ບັນລຸວຽກງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ວຽກງານຮັບຮູ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ວຽກງານການຮັບຮູ້, ແລະອື່ນໆ, ໃນຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈຂອງເວລາ. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະປຽບທຽບກັບຄອມພິວເຕີປະສິດທິພາບສູງຫຼາຍໃນປະຈຸບັນນີ້. ບ່ອນທີ່ຄອມພິວເຕີສາມາດເຮັດໄດ້ທີ່ຈະປະຕິບັດກັບຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງການເຊື່ອມຕໍ່ແລະເຄືອຂ່າຍ. ທີ່ຢູ່ລະຫວ່າງຈຸລັງຂອງເສັ້ນປະສາດທັງຫມົດ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເຮັດວຽກງານການປຸງແຕ່ງທີ່ສັບສົນບາງຢ່າງທີ່ຄອມພິວເຕີປະສິດທິພາບສູງຂອງມື້ນີ້ຍັງບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້, ຫົວຂໍ້ນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນທີ່ພວກເຮົາຈະແກ້ໄຂ.

✴ໃນເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນ, ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນລະບົບຂອງຮາດແວແລະ / ຫຼືຊອບແວຮູບແບບຫຼັງຈາກການດໍາເນີນງານຂອງ neurons ໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ເຄືອຂ່າຍ Neural - ເອີ້ນກັນວ່າເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມ - ແມ່ນຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງເຕັກໂນໂລຢີການຮຽນຮູ້ເລິກ

►ເຄືອຂ່າຍ neural ທາງອາກາດແມ່ນການຄາດຄະເນວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຮູບແບບຄະນິດສາດທີ່ງ່າຍດາຍຂອງສະຫມອງ. ພວກເຂົາເຈົ້າອະນຸຍາດໃຫ້ການພົວພັນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງຂອງຄວາມສັບສົນລະຫວ່າງຄໍາຕອບກັບຕົວຊີ້ບອກຂອງມັນ

ເຄືອຂ່າຍປະສາດທາງທິດສະດີ (ANNs) ແມ່ນແບບສະຖິຕິທີ່ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນໂດຍກົງແລະມີການສ້າງແບບຈໍາລອງບາງສ່ວນກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ neural ທາງຊີວະພາບ. ພວກເຂົາມີຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງແລະການພົວພັນກັບສາຍພົວພັນທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນທາງລະຫວ່າງອຸປະກອນແລະຜົນຜະລິດໃນຂະຫນານ


ລະບົບເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ (DNN) ແມ່ນ ANN ທີ່ມີຊັ້ນທີ່ມີຄວາມລັບຫຼາຍລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນການນໍາເຂົ້າແລະຂັ້ນຕອນການຜະລິດ. ຄ້າຍຄືກັນກັບ ANNs ຕື້ນ, DNNs ສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ບໍ່ແມ່ນສາຍພົວພັນທີ່ສັບສົນ. ❱

【ບໍ່ມີຫົວຂໍ້ສໍາຄັນ】

⇢ Basic Concepts
⇢ຕຶກອາຄານ
⇢ການຮຽນຮູ້ແລະການດັດແປງ
⇢ການຮຽນຮູ້ທີ່ໄດ້ຮັບການຄຸ້ມຄອງ
⇢ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຄຸ້ມຄອງ
◎ວິທະຍາໄລການຮຽນຮູ້ວິທະຍາໄລ
⇢ທິດສະດີການດັດແກ້ທີ່ດັດແປງ
✸ Kohonen ຕົນເອງຈັດຕັ້ງແຜນທີ່ຄຸນນະສົມບັດ
⇢ Associate Memory Network
⇢ເຄືອຂ່າຍ Neural ທຽມ - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ເຄືອຂ່າຍ Brain-State-in-a-Box
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ Hopfield
⇢ເທກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບອື່ນໆ
⇢ເຄືອຂ່າຍ Neural ທຽມ - ລະບົບວິທະຍາສາດພັນທຸກໍາ
⇢ Applications ຂອງເຄືອຂ່າຍ Neural
⇢ເຄືອຂ່າຍ Neural Neural ສໍາລັບການແກ້ໄຂອອນໄລນ໌ຂອງຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບໃນໄລຍະເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
⇢ Bayesian Regularized Neural Networks ສໍາລັບຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຂະຫນາດໃຫຍ່
⇢ແນວພັນທົ່ວໄປ Regression Neural Networks ທີ່ມີ Application ໃນ Neutron Spectrometry
⇢ເຄືອຂ່າຍ Neural ຕໍ່ເນື່ອງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບການປະສົມປະສານຮ່ວມກັນແລະການຖອດລະຫັດ - ⇢ຮູບແບບການປະຕິບັດ Hardware Hardware Analog
⇢ການກວດຫາສັນຍານໂດຍກົງໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນຊ່ວຍ: ວິທີການເຄືອຂ່າຍ MIMO ທີ່ເຮັດວຽກ
⇢ເຄືອຂ່າຍ Neural ທຽມເປັນຜົນກະທົບຕໍ່ FPGA ສໍາລັບການຊອກຄົ້ນຫາຂອງອາກາດທາງອາກາດທີ່ນໍາໄປສູ່ Neutrino
ຈາກລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານລະບົບ Fuzzy ກັບເຄືອຂ່າຍ Neural ທຽມ: ການນໍາໃຊ້ການປິ່ນປົວດ້ວຍການປາກເວົ້າຊ່ວຍ
⇢ເຄືອຂ່າຍ Neural ສໍາລັບການກວດກາພະລັງງານ Turbine ກ໊າຊ
◇ການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ Neural (NNs) ສໍາລັບການຈໍາແນກທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບຂອງຜ້າ
✸ການຄາດຄະເນຟ້າຜ່າໃນການນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ Neural ທຽມ
ການວິເຄາະຜົນກະທົບຂອງສານປະກອບອາກາດໃນເຂດທົ່ງພຽງຕົວເມືອງທີ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງເຄືອຂ່າຍ Neural Hybrid
⇢ວິທີການແບບພິເສດໃນການວິເຄາະຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ເຄືອຂ່າຍລະບົບ Neural ໂດຍມີ⇢⇢⇢⇢ການນໍາໃຊ້ວິສະວະກໍາໂຍທາ
⇢ເຄືອຂ່າຍ Neural ທຽມໃນການຜະລິດຕາຕະລາງການຜະລິດແລະການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດຂອງ⇢⇢⇢⇢⇢ Semiconductor Wafer Fabrication System
⇢ Neural Network Modeling for Optimization

ມີຫຍັງໃໝ່

- More Topics Added