Artificial Neural Network
Зар агуулсан
10 мянга+
Таталтууд
Бүх насныханд
info
Энэ аппын тухай
✴ Энэхүү хиймэл мэдрэлийн сүлжээний апп дунд завсрын сэдвүүдийг тайлбарлах болно
► хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүдийн сэдэв сүүлийн жилүүдэд ихээхэн боловсорсон байна. Ялангуяа өндөр гүйцэтгэлтэй компьютерийн тооцооллоор энэ сэдэв асар их ач холбогдолтой байсан бөгөөд сүүлийн жилүүдэд маш их хэрэглээтэй байсан.
► Энэхүү хиймэл мэдрэлийн сүлжээний аппликэшн нь бид мэдрэлийн сүлжээний үндсийг тодорхойлж өгөх болно. Нэр нь бол жинхэнэ мэдрэлийн сүлжээ гэдэг нь хүний тархи, эсвэл хүний мэдрэлийн системээс үүсэлтэй байдаг ба энэ нь олон тооны нейроны олон тооны зэрэгцээ харилцан холболтоос бүрддэг. Энэ нь өөр өөр үүрэг даалгавар, өөр өөр ойлголттой ажлууд, хүлээн зөвшөөрөгдсөн үүрэг гэх мэтийг маш бага хугацаанд гүйцэтгэдэг. Өнөөдрийн маш өндөр үзүүлэлттэй компьютеруудтай харьцуулахад. олон тооны харилцан холболтууд болон сүлжээг дуурайлган хийдэг компьютерийг хэрхэн хийж болох талаар. Энэ нь бүх мэдрэлийн эсүүдийн хооронд байдаг бөгөөд өнөөгийн өндөр гүйцэтгэлтэй компьютерууд бас хийж чадахгүй нарийн төвөгтэй процесс хийхэд ашиглагдаж болох юм, энэ сэдэв нь бидний ярилцах болно .►
Information Мэдээллийн технологийн хувьд мэдрэлийн сүлжээ нь хүний тархинд мэдрэлийн үйл ажиллагааны дараа хэвшсэн тоног төхөөрөмж, програм хангамжийн систем юм. Мэдрэлийн сүлжээнүүд мөн хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүд гэж нэрлэдэг. Эдгээр нь гүнзгий сургалтын технологи юм
►Тархины мэдрэлийн сүлжээ нь тархины энгийн математикийн загварт үндэслэсэн практикийн арга юм. Эдгээр нь хариулагч хувьсагч болон түүний урьдчилан таамагласан зүйлсийн хооронд цогц бус шугаман хамаарлыг зөвшөөрдөг
►Новчилсон мэдрэлийн сүлжээ (ANNs) нь биологийн мэдрэлийн сүлжээний сүлжээнээс хэсэгчлэн загварчилсан статистик загвар юм. Тэдгээр нь оролт, гаралтын хооронд шугаман хамаарлыг загварчлах, боловсруулах чадамжтай байдаг
❰ Мэдрэлийн гүнзгий сүлжээ (DNN) нь оролтын болон гаралтын давхаргын хооронд олон давхрага бүхий ANN юм. Бага гэгддэг ANN-тай адил DNN нь шугаман бус харилцан хамаарлыг загварчилж чаддаг. ❱
[Энд жагсаасан цөөн хэдэн чухал сэдэв оруулав]
⇢ Үндсэн үзэл баримтлал
⇢ Барилгын блок
⇢ Суралцах, зохицуулах
⇢ Хяналттай сургалт
⇢ Судлах боломжгүй байна
⇢ Сургалтын векторын тоо
⇢ Дасан зохицох резонансын онол
⇢ Kohonen Self-Organisation Feature Map
⇢ Туслах санах сүлжээ
⇢ хиймэл мэдрэлийн сүлжээ - Hopfield сүлжээ
Boltzmann машин
⇢ Тархи-Тоо-Шигтгээ Сүлжээ
Hop Hopfield сүлжээний ашиглалтыг оновчтой болгох
⇢ Бусад оновчлолын арга
⇢ Зохиомол мэдрэлийн сүлжээ - Генетикийн алгоритм
Ne Мэдрэлийн сүлжээнүүдийн хэрэглээ
Time Шийдэх цагийн шугаман бус тэгш байдлын онлайн шийдлийг шийдэх Жан мэдрэлийн сүлжээ
⇢ Bayesian жижиг n Big p өгөгдөлд зориулсан мэдрэлийн сүлжээг зохицуулдаг
Ne Неймон спектрометрийн хувьд регрессийн ердийн регрессийн сүлжээг ашиглана
⇢ Хамтарсан тэнцвэржүүлэх болон декодлох тасралтгүй үргэлжлэх мэдрэхүйн сүлжээ - ⇢ Аналог техник тоног төхөөрөмжийн шийдэл
Data Өгөгдлийн тусламжгүйгээр шууд дохиоллын илрүүлэлт: MIMO функциональ сүлжээний арга
Ne Нейтринаас үүдэлтэй агаарын шуугиан илрүүлэхэд зориулсан FPGA өдөөгчийн хиймэл мэдрэлийн сүлжээ
⇢ Зохиомол мэдрэлийн сүлжээнд бүдгэрч буй шинжээчдийн системээс: Тусламж үзүүлэх ярианы эмчилгээний хэрэглээ
➢ Хийн турбины оношилгооны мэдрэлийн сүлжээ
Fab Дааврын ангиллын ангиллын хувьд мэдрэлийн сүлжээний хэрэглээ (NN)
Art Зохиомол мэдрэлийн сүлжээг ашиглан аян дайралт хийдэг
Urban Хотын бохирдолттой агаарт цацагдах тоосны нөлөөллийг судлах ⇢ Hybrid neural networks-ийн тусламжтайгаар
Ne Мэдрэлийн сүлжээний мэдрэмтгий байдлын мэдрэлийн шинжилгээний дэвшилтэт аргууд ⇢ ⇢ ⇢ Civil Иргэний инженерийн хэрэглээ
Production Бүтээгдэхүүний хуваарилалтын хиймэл мэдрэлийн сүлжээ ба үр дүнгийн таамаглал ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Хагас дамжуулагч Wafer Fabrication System
Optim Оношилгооны системд урвуу мэдрэлийн сүлжээ
► хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүдийн сэдэв сүүлийн жилүүдэд ихээхэн боловсорсон байна. Ялангуяа өндөр гүйцэтгэлтэй компьютерийн тооцооллоор энэ сэдэв асар их ач холбогдолтой байсан бөгөөд сүүлийн жилүүдэд маш их хэрэглээтэй байсан.
► Энэхүү хиймэл мэдрэлийн сүлжээний аппликэшн нь бид мэдрэлийн сүлжээний үндсийг тодорхойлж өгөх болно. Нэр нь бол жинхэнэ мэдрэлийн сүлжээ гэдэг нь хүний тархи, эсвэл хүний мэдрэлийн системээс үүсэлтэй байдаг ба энэ нь олон тооны нейроны олон тооны зэрэгцээ харилцан холболтоос бүрддэг. Энэ нь өөр өөр үүрэг даалгавар, өөр өөр ойлголттой ажлууд, хүлээн зөвшөөрөгдсөн үүрэг гэх мэтийг маш бага хугацаанд гүйцэтгэдэг. Өнөөдрийн маш өндөр үзүүлэлттэй компьютеруудтай харьцуулахад. олон тооны харилцан холболтууд болон сүлжээг дуурайлган хийдэг компьютерийг хэрхэн хийж болох талаар. Энэ нь бүх мэдрэлийн эсүүдийн хооронд байдаг бөгөөд өнөөгийн өндөр гүйцэтгэлтэй компьютерууд бас хийж чадахгүй нарийн төвөгтэй процесс хийхэд ашиглагдаж болох юм, энэ сэдэв нь бидний ярилцах болно .►
Information Мэдээллийн технологийн хувьд мэдрэлийн сүлжээ нь хүний тархинд мэдрэлийн үйл ажиллагааны дараа хэвшсэн тоног төхөөрөмж, програм хангамжийн систем юм. Мэдрэлийн сүлжээнүүд мөн хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүд гэж нэрлэдэг. Эдгээр нь гүнзгий сургалтын технологи юм
►Тархины мэдрэлийн сүлжээ нь тархины энгийн математикийн загварт үндэслэсэн практикийн арга юм. Эдгээр нь хариулагч хувьсагч болон түүний урьдчилан таамагласан зүйлсийн хооронд цогц бус шугаман хамаарлыг зөвшөөрдөг
►Новчилсон мэдрэлийн сүлжээ (ANNs) нь биологийн мэдрэлийн сүлжээний сүлжээнээс хэсэгчлэн загварчилсан статистик загвар юм. Тэдгээр нь оролт, гаралтын хооронд шугаман хамаарлыг загварчлах, боловсруулах чадамжтай байдаг
❰ Мэдрэлийн гүнзгий сүлжээ (DNN) нь оролтын болон гаралтын давхаргын хооронд олон давхрага бүхий ANN юм. Бага гэгддэг ANN-тай адил DNN нь шугаман бус харилцан хамаарлыг загварчилж чаддаг. ❱
[Энд жагсаасан цөөн хэдэн чухал сэдэв оруулав]
⇢ Үндсэн үзэл баримтлал
⇢ Барилгын блок
⇢ Суралцах, зохицуулах
⇢ Хяналттай сургалт
⇢ Судлах боломжгүй байна
⇢ Сургалтын векторын тоо
⇢ Дасан зохицох резонансын онол
⇢ Kohonen Self-Organisation Feature Map
⇢ Туслах санах сүлжээ
⇢ хиймэл мэдрэлийн сүлжээ - Hopfield сүлжээ
Boltzmann машин
⇢ Тархи-Тоо-Шигтгээ Сүлжээ
Hop Hopfield сүлжээний ашиглалтыг оновчтой болгох
⇢ Бусад оновчлолын арга
⇢ Зохиомол мэдрэлийн сүлжээ - Генетикийн алгоритм
Ne Мэдрэлийн сүлжээнүүдийн хэрэглээ
Time Шийдэх цагийн шугаман бус тэгш байдлын онлайн шийдлийг шийдэх Жан мэдрэлийн сүлжээ
⇢ Bayesian жижиг n Big p өгөгдөлд зориулсан мэдрэлийн сүлжээг зохицуулдаг
Ne Неймон спектрометрийн хувьд регрессийн ердийн регрессийн сүлжээг ашиглана
⇢ Хамтарсан тэнцвэржүүлэх болон декодлох тасралтгүй үргэлжлэх мэдрэхүйн сүлжээ - ⇢ Аналог техник тоног төхөөрөмжийн шийдэл
Data Өгөгдлийн тусламжгүйгээр шууд дохиоллын илрүүлэлт: MIMO функциональ сүлжээний арга
Ne Нейтринаас үүдэлтэй агаарын шуугиан илрүүлэхэд зориулсан FPGA өдөөгчийн хиймэл мэдрэлийн сүлжээ
⇢ Зохиомол мэдрэлийн сүлжээнд бүдгэрч буй шинжээчдийн системээс: Тусламж үзүүлэх ярианы эмчилгээний хэрэглээ
➢ Хийн турбины оношилгооны мэдрэлийн сүлжээ
Fab Дааврын ангиллын ангиллын хувьд мэдрэлийн сүлжээний хэрэглээ (NN)
Art Зохиомол мэдрэлийн сүлжээг ашиглан аян дайралт хийдэг
Urban Хотын бохирдолттой агаарт цацагдах тоосны нөлөөллийг судлах ⇢ Hybrid neural networks-ийн тусламжтайгаар
Ne Мэдрэлийн сүлжээний мэдрэмтгий байдлын мэдрэлийн шинжилгээний дэвшилтэт аргууд ⇢ ⇢ ⇢ Civil Иргэний инженерийн хэрэглээ
Production Бүтээгдэхүүний хуваарилалтын хиймэл мэдрэлийн сүлжээ ба үр дүнгийн таамаглал ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Хагас дамжуулагч Wafer Fabrication System
Optim Оношилгооны системд урвуу мэдрэлийн сүлжээ
Шинэчилсэн огноо
Аюулгүй байдал нь хөгжүүлэгчид таны өгөгдлийг хэрхэн цуглуулж, хуваалцдаг болохыг ойлгохоос эхэлнэ. Өгөгдлийн нууцлал болон аюулгүй байдлын практик нь таны хэрэглээ, бүс нутаг болон наснаас хамаарч харилцан адилгүй байж болно. Хөгжүүлэгч энэ мэдээллийг өгсөн бөгөөд үүнийг цаг хугацааны явцад шинэчилж болно.
Энэ апп эдгээр өгөгдлийн төрлийг гуравдагч талтай хуваалцаж магадгүй
Төхөөрөмж эсвэл бусад ID
Ямар ч өгөгдөл цуглуулаагүй
Хөгжүүлэгчид цуглуулгыг хэрхэн зарладаг талаар нэмэлт мэдээлэл авах
Өгөгдлийг дамжуулах явцад шифрлэдэг
Өгөгдлийг устгах боломжгүй
Шинэ юм юу байна
- More Topics Added
