Artificial Neural Network

Yra skelbimų
10 tūkst.+
Atsisiuntimai
Turinio įvertinimas
Visiems
Ekrano kopijos vaizdas
Ekrano kopijos vaizdas
Ekrano kopijos vaizdas
Ekrano kopijos vaizdas
Ekrano kopijos vaizdas

Apie šią programą

HisŠi dirbtinė neuronų tinklo programa paaiškins pagrindines temas tarpinėse temose

► Per pastaruosius kelerius metus dirbtinių nervų tinklų objektas subrendo. Ir ypač su labai didelės našumo skaičiavimu, subjektas turi didžiulę reikšmę ir per pastaruosius metus turi labai didelį taikymo potencialą.

►Šioje dirbtinio neuroninio tinklo programoje mes apibrėžsime, ką iš esmės reiškia nervų tinklas. Ir kaip rodo pavadinimas, iš tikrųjų terminas „neuroniniai tinklai“ kyla iš žmogaus smegenų arba žmogaus nervų sistemos, kurią sudaro didžiulis didelis daugelio neuronų tarpusavio sujungimas. Ir tai pasiekia skirtingas užduotis, skirtingas suvokimo užduotis, atpažinimo užduotis ir pan. Netgi lyginant su šiandienos labai našiais kompiuteriais. kompiuteriu galima imituoti didelį tinklų sujungimų ir tinklų kiekį. Tai egzistuoja tarp visų nervų ląstelių, ar ji gali būti naudojama tam tikroms sudėtingoms apdorojimo užduotims atlikti, kai šiandienos aukštos kokybės kompiuteriai taip pat negali padaryti, šis klausimas yra tas, kurį ketiname spręsti.

Information Informacinėse technologijose neuroninis tinklas yra aparatinės ir (arba) programinės įrangos sistema, sukurta po neuronų veikimo žmogaus smegenyse. Neuriniai tinklai - dar vadinami dirbtiniais neuroniniais tinklais - yra įvairios gilios mokymosi technologijos

►Ar dirbtiniai nerviniai tinklai yra prognozavimo metodai, pagrįsti paprastais matematiniais smegenų modeliais. Jie leidžia sudėtingus netiesinius ryšius tarp atsako kintamojo ir jo prognozatorių

►Ar dirbtiniai nerviniai tinklai (angl. ANNs) - tai statistiniai modeliai, tiesiogiai įkvėpti ir iš dalies modeliuoti biologiniais neuroniniais tinklais. Jie sugeba lygiagrečiai modeliuoti ir apdoroti netiesinius ryšius tarp įėjimų ir išėjimų


Deep Gilus neuroninis tinklas (DNN) yra ANN, turintis kelis paslėptus sluoksnius tarp įvesties ir išvesties sluoksnių. Panašiai kaip ir sekliuose ANN'uose, DNN gali modeliuoti sudėtingus nelinijinius santykius. ❱

Ew Čia pateikiamos kelios svarbios temos】

⇢ Pagrindinės sąvokos
⇢ Statybiniai blokai
⇢ Mokymasis ir prisitaikymas
Learning Mokymasis prižiūrimas
Learning Mokymas be priežiūros
Vector Mokymosi vektoriaus kiekybinis nustatymas
⇢ Adaptyvioji rezonanso teorija
Onen Kohonen savęs organizavimo funkcijų žemėlapiai
⇢ Susieti atminties tinklą
Tificial Dirbtinis neuronų tinklas - Hopfield tinklai
Olt Boltzmann mašina
⇢ „Brain-State-in-a-Box“ tinklas
⇢ optimizavimas naudojant „Hopfield“ tinklą
⇢ Kiti optimizavimo būdai
Tificial Dirbtinis neuroninis tinklas - genetinis algoritmas
Ural Neurinių tinklų taikymas
Hang Zhang neuroniniai tinklai, skirti laikui bėgant skirtingoms linijinėms nelygybėms spręsti internete
Es Bajeso regularizuoti neuriniai tinklai, skirti mažiems dideliems duomenims
Ized Apibendrinti regresinės nervų tinklai su taikymu neutronų spektrometrijoje
⇢ Nuolatinio laiko pasikartojantis neuronų tinklas bendram išlyginimui ir dekodavimui - ⇢ Analoginės aparatūros diegimo aspektai
⇢ Tiesioginio signalo aptikimas be duomenų: MIMO funkcinis tinklas
Tificial Dirbtinis neuroninis tinklas kaip FPGA trigeris, skirtas aptikti neutrino sukeliamus oro dušus
⇢ Nuo „Fuzzy“ ekspertų sistemos iki dirbtinio neuroninio tinklo: taikymas kalbos terapijai
Gas Dujų turbinų diagnostikos neuroniniai tinklai
Ural Neurinių tinklų (NN) taikymas audinių defektų klasifikavimui
⇢ Nerūkymo prognozės naudojant dirbtinius neuroninius tinklus
⇢ Oro teršalų poveikio oro teršalams analizė Hy hibridinių neuronų tinklų pagalba ⇢
⇢ Išplėstiniai neuroninių tinklų jautrumo analizės metodai su jų ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ taikymais civilinėje inžinerijoje
⇢ ural ural ural ⇢ ic tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial tificial Ne tificial tificial tificial tificial tificial tificial Dirbtinių neuronų tinklų gamybos planavimas ir išeigos prognozavimas ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ puslaidininkių vaflių gamybos sistemoje
⇢ Neuronų tinklo atvirkštinis modeliavimas optimizavimui
Atnaujinta
2019-12-04

Duomenų sauga

Norint užtikrinti saugą pirmiausia reikia suprasti, kaip kūrėjai renka ir bendrina jūsų duomenis. Duomenų privatumo ir saugos praktika gali skirtis, atsižvelgiant į jūsų naudojimą, regioną ir amžių. Kūrėjas pateikė šią informaciją ir gali atnaujinti per laiką.
Ši programa gali bendrinti šių tipų duomenis su trečiosiomis šalimis
Įrenginio arba kiti ID
Nerenkami jokie duomenys
Sužinokite daugiau, kaip kūrėjai apibrėžia rinkimą
Perduodami duomenys šifruojami
Duomenų ištrinti nepavyko

Kas naujo

- More Topics Added

Programos palaikymas

Apie kūrėją
Prabhu Thankaraju
vishwasparrow@gmail.com
101-B,Nishadham Bldg,1/5 Chipale,Panvel NAVI MUMBAI, Maharashtra 410206 India
undefined

Daugiau iš Intelitech