Artificial Neural Network
Ietver reklāmas
10 tūkst.+
Lejupielādes
Visiem
info
Par šo lietotni
HisŠī mākslīgā neironu tīkla lietojumprogramma izskaidro pamata starpposma tēmas
►Mākslīgo neironu tīklu temats pēdējo gadu laikā ir ievērojami nobriedis. Un it īpaši, pateicoties ļoti augstas veiktspējas skaitļošanai, priekšmets ir ieguvis milzīgu nozīmi un pēdējos gados ir ieguvis ļoti lielu pielietojuma potenciālu.
►Šajā mākslīgā neironu tīkla lietotnē mēs definēsim, ko nozīmē neironu tīkls. Un, kā norāda nosaukums, patiesībā termins neironu tīkli iegūst no cilvēka smadzeņu vai cilvēka nervu sistēmas, kas sastāv no liela daudzuma neironu masveida lielā paralēla savienojuma. Un tas sasniedz dažādus uzdevumus, atšķirīgus uztveres uzdevumus, atpazīšanas uzdevumus utt., Pārsteidzoši nelielā laika periodā. Pat salīdzinot ar mūsdienu ļoti augstas veiktspējas datoriem. ar kuru var izveidot datoru, kas atdarina lielo savstarpējo savienojumu skaitu un tīklu. Tas pastāv starp visām nervu šūnām, vai to var izmantot, lai veiktu dažus sarežģītus apstrādes uzdevumus, ja arī mūsdienu augstas veiktspējas datori nevar darīt, šis temats ir tas, uz kuru mēs pievērsīsimies.
Information Informācijas tehnoloģijā neironu tīkls ir aparatūras un / vai programmatūras sistēma, kas rakstīta pēc neironu darbības cilvēka smadzenēs. Neironu tīkli, ko sauc arī par mākslīgiem neironu tīkliem, ir dažādas dziļas mācību tehnoloģijas
►Mākslīgie neironu tīkli ir prognozēšanas metodes, kas balstās uz vienkāršiem matemātiskiem smadzeņu modeļiem. Tie ļauj sarežģītām nelineārām attiecībām starp atbildes mainīgo un tā prognozētājiem
►Mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir statistiski modeļi, kurus tieši iedvesmo un daļēji modelē bioloģiskie neironu tīkli. Tās spēj modelēt un apstrādāt nelineāras attiecības starp ieejām un izvadiem paralēli
Deep Dziļi neironu tīkls (DNN) ir ANN ar vairākiem slēptiem slāņiem starp ieejas un izejas slāņiem. Līdzīgi seklajiem ANNs, DNN var modelēt sarežģītas nelineāras attiecības. ❱
Ew Šeit ir uzskaitītas dažas svarīgas tēmas】
⇢ Pamatjēdzieni
⇢ Celtniecības bloki
⇢ Mācīšanās un pielāgošanās
Learning Uzraudzīta mācīšanās
Learning Neuzraudzīta mācīšanās
Vector Apgūt vektoru kvantitāciju
⇢ Adaptīvā rezonanses teorija
Onen Kohonen pašorganizējošās iezīmju kartes
⇢ Atdalīt atmiņas tīklu
Tificial Mākslīgais neironu tīkls - Hopfield tīkli
Olt Boltzmann mašīna
Rain Brain-the-a-Box tīkls
⇢ Optimizēšana, izmantojot Hopfield tīklu
⇢ Citas optimizācijas metodes
Tificial Mākslīgais neironu tīkls - ģenētiskais algoritms
Ural Neironu tīklu pielietojumi
Hang Zhang neironu tīkli laika novirzes lineārās nevienlīdzības risināšanai tiešsaistē
Es Bayesian Regularized neironu tīkli maziem lielajiem datiem
Ized Vispārīgi regresijas neironu tīkli ar pielietojumu neitronu spektrometrijā
⇢ Nepārtraukta laika atkārtots neironu tīkls kopīgai izlīdzināšanai un dekodēšanai - ⇢ Analogās aparatūras ieviešanas aspekti
⇢ Tieša signāla noteikšana bez datu atbalsta: MIMO funkcionālās tīkla pieeja
Tificial Mākslīgais neironu tīkls kā FPGA trigeris neitrīnu izraisītu gaisa dušu noteikšanai
⇢ No izplūdušās ekspertu sistēmas līdz mākslīgajam neironu tīklam: pielietojums runas terapijai
⇢ Neironu tīkli gāzes turbīnas diagnostikai
Ural Neironu tīklu (NN) izmantošana audu defektu klasifikācijai
⇢ Pērkona prognozes, izmantojot mākslīgos neironu tīklus
⇢ Analizējot gaisa daļiņu emisijas ietekmi uz pilsētu piesārņojumu ar hibrīda neironu tīklu palīdzību
⇢ Uzlabotās metodes neironu tīklu jutīguma analīzei ar to ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ lietojumiem inženierbūvniecībā
⇢ mākslīgie neironu tīkli ražošanas plānošanā un ienesīguma prognozēšanā ⇢ tificial ⇢ ⇢ ⇢ pusvadītāju vafeļu ražošanas sistēmā
⇢ Neironu tīkla inversijas modelēšana optimizācijai
►Mākslīgo neironu tīklu temats pēdējo gadu laikā ir ievērojami nobriedis. Un it īpaši, pateicoties ļoti augstas veiktspējas skaitļošanai, priekšmets ir ieguvis milzīgu nozīmi un pēdējos gados ir ieguvis ļoti lielu pielietojuma potenciālu.
►Šajā mākslīgā neironu tīkla lietotnē mēs definēsim, ko nozīmē neironu tīkls. Un, kā norāda nosaukums, patiesībā termins neironu tīkli iegūst no cilvēka smadzeņu vai cilvēka nervu sistēmas, kas sastāv no liela daudzuma neironu masveida lielā paralēla savienojuma. Un tas sasniedz dažādus uzdevumus, atšķirīgus uztveres uzdevumus, atpazīšanas uzdevumus utt., Pārsteidzoši nelielā laika periodā. Pat salīdzinot ar mūsdienu ļoti augstas veiktspējas datoriem. ar kuru var izveidot datoru, kas atdarina lielo savstarpējo savienojumu skaitu un tīklu. Tas pastāv starp visām nervu šūnām, vai to var izmantot, lai veiktu dažus sarežģītus apstrādes uzdevumus, ja arī mūsdienu augstas veiktspējas datori nevar darīt, šis temats ir tas, uz kuru mēs pievērsīsimies.
Information Informācijas tehnoloģijā neironu tīkls ir aparatūras un / vai programmatūras sistēma, kas rakstīta pēc neironu darbības cilvēka smadzenēs. Neironu tīkli, ko sauc arī par mākslīgiem neironu tīkliem, ir dažādas dziļas mācību tehnoloģijas
►Mākslīgie neironu tīkli ir prognozēšanas metodes, kas balstās uz vienkāršiem matemātiskiem smadzeņu modeļiem. Tie ļauj sarežģītām nelineārām attiecībām starp atbildes mainīgo un tā prognozētājiem
►Mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir statistiski modeļi, kurus tieši iedvesmo un daļēji modelē bioloģiskie neironu tīkli. Tās spēj modelēt un apstrādāt nelineāras attiecības starp ieejām un izvadiem paralēli
Deep Dziļi neironu tīkls (DNN) ir ANN ar vairākiem slēptiem slāņiem starp ieejas un izejas slāņiem. Līdzīgi seklajiem ANNs, DNN var modelēt sarežģītas nelineāras attiecības. ❱
Ew Šeit ir uzskaitītas dažas svarīgas tēmas】
⇢ Pamatjēdzieni
⇢ Celtniecības bloki
⇢ Mācīšanās un pielāgošanās
Learning Uzraudzīta mācīšanās
Learning Neuzraudzīta mācīšanās
Vector Apgūt vektoru kvantitāciju
⇢ Adaptīvā rezonanses teorija
Onen Kohonen pašorganizējošās iezīmju kartes
⇢ Atdalīt atmiņas tīklu
Tificial Mākslīgais neironu tīkls - Hopfield tīkli
Olt Boltzmann mašīna
Rain Brain-the-a-Box tīkls
⇢ Optimizēšana, izmantojot Hopfield tīklu
⇢ Citas optimizācijas metodes
Tificial Mākslīgais neironu tīkls - ģenētiskais algoritms
Ural Neironu tīklu pielietojumi
Hang Zhang neironu tīkli laika novirzes lineārās nevienlīdzības risināšanai tiešsaistē
Es Bayesian Regularized neironu tīkli maziem lielajiem datiem
Ized Vispārīgi regresijas neironu tīkli ar pielietojumu neitronu spektrometrijā
⇢ Nepārtraukta laika atkārtots neironu tīkls kopīgai izlīdzināšanai un dekodēšanai - ⇢ Analogās aparatūras ieviešanas aspekti
⇢ Tieša signāla noteikšana bez datu atbalsta: MIMO funkcionālās tīkla pieeja
Tificial Mākslīgais neironu tīkls kā FPGA trigeris neitrīnu izraisītu gaisa dušu noteikšanai
⇢ No izplūdušās ekspertu sistēmas līdz mākslīgajam neironu tīklam: pielietojums runas terapijai
⇢ Neironu tīkli gāzes turbīnas diagnostikai
Ural Neironu tīklu (NN) izmantošana audu defektu klasifikācijai
⇢ Pērkona prognozes, izmantojot mākslīgos neironu tīklus
⇢ Analizējot gaisa daļiņu emisijas ietekmi uz pilsētu piesārņojumu ar hibrīda neironu tīklu palīdzību
⇢ Uzlabotās metodes neironu tīklu jutīguma analīzei ar to ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ lietojumiem inženierbūvniecībā
⇢ mākslīgie neironu tīkli ražošanas plānošanā un ienesīguma prognozēšanā ⇢ tificial ⇢ ⇢ ⇢ pusvadītāju vafeļu ražošanas sistēmā
⇢ Neironu tīkla inversijas modelēšana optimizācijai
Atjaunināta
Drošība sākas ar izpratni par to, kā izstrādātāji vāc un kopīgo jūsu datus. Datu konfidencialitātes un drošības prakse var atšķirties atkarībā no izmantojuma, reģiona un vecuma. Izstrādātājs ir sniedzis šo informāciju un laika gaitā var to atjaunināt.
Šajā lietotnē ar trešajām pusēm var kopīgot šo veidu datus.
Ierīce vai citi identifikatori
Dati netiek vākti
Uzziniet vairāk par to, kā izstrādātāji norāda datu vākšanu.
Dati tiek šifrēti pārsūtīšanas laikā
Datus nevar dzēst
Jaunumi
- More Topics Added
