Artificial Neural Network
यामध्ये जाहिराती आहेत
३.६star
३९ परीक्षण
प्रत्येकजण
info
१० ह+
डाउनलोड
प्रत्येकजण
अधिक जाणून घ्या
या अॅपविषयी
Art हा कृत्रिम न्युरल नेटवर्क अॅप्लिकेशन मध्यवर्ती विषयावर मूलभूत समजावून सांगेल
► कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्सचा विषय गेल्या काही वर्षांपासून मोठ्या प्रमाणावर परिपक्व झाला आहे. आणि विशेषत: उच्च-कामगिरीची संगणनाची प्राप्ती झाल्यास, या विषयामध्ये विषयाचे महत्त्व आहे आणि अलिकडच्या वर्षांमध्ये खूप मोठी संभाव्य क्षमता आहे.
► या कृत्रिम न्युरल नेटवर्क ऍपमध्ये, आम्ही एक न्यूरल नेटवर्कचा मूलभूत अर्थ काय आहे हे परिभाषित करू. आणि नावाप्रमाणेच, प्रत्यक्षात न्यूरल नेटवर्क्स शब्द हा मानवी मेंदूपासून किंवा मानवी तंत्रिका तंत्रापासून उद्भवलेला आहे, ज्यामध्ये मोठ्या प्रमाणात न्यूरॉन्सची मोठ्या प्रमाणातील मोठ्या समांतर जोडणीचा समावेश आहे. आणि त्यास आश्चर्यकारकपणे कमी वेळेत वेगवेगळे कार्य, वेगवेगळ्या परिकल्पनात्मक कार्ये, ओळखण्याचे कार्य इत्यादी प्राप्त होतात. आजच्या उच्च-कार्यप्रदर्शन संगणकांच्या तुलनेत. ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणात परस्परसंवादाची आणि नेटवर्किंगची नकल करण्यास संगणक तयार केला जाऊ शकतो. हे सर्व तंत्रिका पेशींमध्ये अस्तित्वात आहे, ते काही जटिल प्रक्रिया कार्य करण्यासाठी वापरल्या जाऊ शकतात ज्यात आजचे उच्च-कार्यक्षमता संगणक देखील करू शकत नाहीत, हा विषय आम्ही ज्याला संबोधित करणार आहोत.
Technology माहिती तंत्रज्ञानामध्ये, एक मेंदू तंत्र हे मानवी मेंदूतील न्यूरॉन्सच्या ऑपरेशननंतर हार्डवेअर आणि / किंवा सॉफ्टवेअरची पद्धत आहे. न्युरल नेटवर्क - कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स देखील म्हणतात - ही विविध प्रकारच्या खोल शिक्षण तंत्रज्ञानाची आहेत
► कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स ही अशी पद्धती आहेत जी मेंदूच्या साध्या गणितीय मॉडेलवर आधारित आहेत. प्रतिसाद प्रतिसाद आणि त्याच्या predictors दरम्यान ते जटिल जटिल नसलेल्या संबंधांना परवानगी देतात. ☆
► कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) सांख्यिकीय मॉडेल थेटपणे प्रेरित करतात आणि अंशतः जैविक तंत्रिका तंत्रांवर आधारीत असतात. इनपुट आणि आउटपुट समांतर समांतर नसलेल्या संबंधांमधील ते नॉनलाइनर संबंधांचे मॉडेलिंग आणि प्रक्रिया करण्यास सक्षम आहेत. ☆
❰ एक खोल न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) इनपुट आणि आउटपुट लेयर्स दरम्यान एकाधिक लपलेल्या स्तरांसह एक एएनएन आहे. उथळ एएनएनसारखेच, डीएनएन जटिल जटिल नसलेली संबंध मॉडेल करू शकतात. ❱
【येथे काही महत्वाचे मुद्दे सूचीबद्ध आहेत.
⇢ मूलभूत संकल्पना
⇢ बिल्डिंग ब्लॉक्स
⇢ शिकणे आणि बदलणे
⇢ पर्यवेक्षित शिक्षण
⇢ अप्रशिक्षित शिक्षण
V वेक्टर क्वांटिझेशन शिकणे
⇢ अनुकूलक रेझोनान्स सिद्धांत
⇢ Kohonen स्वयं-आयोजन वैशिष्ट्य नकाशे
⇢ एसोसिएट मेमरी नेटवर्क
⇢ कृत्रिम न्युरल नेटवर्क - हॉपफील्ड नेटवर्क
⇢ बोल्टझमान मशीन
⇢ ब्रेन-स्टेट-इन-ए-बॉक्स नेटवर्क
Hop होपफील्ड नेटवर्कचा वापर करून ऑप्टिमायझेशन
⇢ इतर ऑप्टिमायझेशन तंत्रे
⇢ कृत्रिम न्युरल नेटवर्क - अनुवांशिक अल्गोरिदम
Ne तंत्रिका नेटवर्कचा अनुप्रयोग
-झांग न्युरल नेटवर्क टाइम-वेरिअंग लिनियर असमानतांच्या ऑनलाइन सोल्यूशनसाठी
⇢ बेयसियन रेग्युलरलाइज्ड न्युरल नेटवर्क फॉर स्मॉल एन बिग पी डेटा
न्यूट्रॉन स्पेक्ट्रोमेट्री मधील अनुप्रयोगासह सामान्यीकृत रीग्रेशन न्युरल नेटवर्क
J संयुक्त निर्यापन आणि डीकोडिंगसाठी एक सतत-वेळ पुनरावृत्ती न्यूरल नेटवर्क - ⇢ एनालॉग हार्डवेअर अंमलबजावणीच्या दृष्टीकोनातून
-डेटा-एडेडशिवाय डायरेक्ट सिग्नल डिटेक्शनः ए एमआयएमओ फंक्शनल नेटवर्क दृष्टीकोन
Utr न्यूट्रिनो-प्रेरित वायूच्या शोधासाठी एफपीजीए ट्रिगर म्हणून कृत्रिम न्युरल नेटवर्क
F फझी एक्सपर्ट सिस्टम कडून कृत्रिम न्युरल नेटवर्क: ऍप्लिकेशन टू असिस्टेड स्पीच थेरपी
Gas गॅस टर्बाइन निदान साठी न्युरल नेटवर्क
Fab फॅब्रिक डीफ क्लासिफिकेशनसाठी न्युरल नेटवर्क (एनएन) चा वापर
Art कृत्रिम न्युरल नेटवर्कचा वापर करून वादळ अंदाज
Urban हायब्रिड न्युरल नेटवर्कच्या मदतीने शहरी दूषित होण्याच्या वायूच्या वातावरणातील घटकांच्या प्रभावाचे विश्लेषण
Ne with ⇢ ⇢ Ne तंत्रज्ञानातील अनुप्रयोगांमध्ये न्युरल नेटवर्क-आधारित संवेदनशीलता विश्लेषण मधील प्रगत पद्धती
Production ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ प्रॉडक्शन शेड्युलिंग आणि यील्ड अंदाजपत्रिकेतील कृत्रिम न्युरल नेटवर्क. सेमिकंडक्टर वेफर फॅब्रिकेशन सिस्टम
ऑप्टिमायझेशनसाठी न्युरल नेटवर्क व्यस्त मॉडेलिंग
► कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्सचा विषय गेल्या काही वर्षांपासून मोठ्या प्रमाणावर परिपक्व झाला आहे. आणि विशेषत: उच्च-कामगिरीची संगणनाची प्राप्ती झाल्यास, या विषयामध्ये विषयाचे महत्त्व आहे आणि अलिकडच्या वर्षांमध्ये खूप मोठी संभाव्य क्षमता आहे.
► या कृत्रिम न्युरल नेटवर्क ऍपमध्ये, आम्ही एक न्यूरल नेटवर्कचा मूलभूत अर्थ काय आहे हे परिभाषित करू. आणि नावाप्रमाणेच, प्रत्यक्षात न्यूरल नेटवर्क्स शब्द हा मानवी मेंदूपासून किंवा मानवी तंत्रिका तंत्रापासून उद्भवलेला आहे, ज्यामध्ये मोठ्या प्रमाणात न्यूरॉन्सची मोठ्या प्रमाणातील मोठ्या समांतर जोडणीचा समावेश आहे. आणि त्यास आश्चर्यकारकपणे कमी वेळेत वेगवेगळे कार्य, वेगवेगळ्या परिकल्पनात्मक कार्ये, ओळखण्याचे कार्य इत्यादी प्राप्त होतात. आजच्या उच्च-कार्यप्रदर्शन संगणकांच्या तुलनेत. ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणात परस्परसंवादाची आणि नेटवर्किंगची नकल करण्यास संगणक तयार केला जाऊ शकतो. हे सर्व तंत्रिका पेशींमध्ये अस्तित्वात आहे, ते काही जटिल प्रक्रिया कार्य करण्यासाठी वापरल्या जाऊ शकतात ज्यात आजचे उच्च-कार्यक्षमता संगणक देखील करू शकत नाहीत, हा विषय आम्ही ज्याला संबोधित करणार आहोत.
Technology माहिती तंत्रज्ञानामध्ये, एक मेंदू तंत्र हे मानवी मेंदूतील न्यूरॉन्सच्या ऑपरेशननंतर हार्डवेअर आणि / किंवा सॉफ्टवेअरची पद्धत आहे. न्युरल नेटवर्क - कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स देखील म्हणतात - ही विविध प्रकारच्या खोल शिक्षण तंत्रज्ञानाची आहेत
► कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स ही अशी पद्धती आहेत जी मेंदूच्या साध्या गणितीय मॉडेलवर आधारित आहेत. प्रतिसाद प्रतिसाद आणि त्याच्या predictors दरम्यान ते जटिल जटिल नसलेल्या संबंधांना परवानगी देतात. ☆
► कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) सांख्यिकीय मॉडेल थेटपणे प्रेरित करतात आणि अंशतः जैविक तंत्रिका तंत्रांवर आधारीत असतात. इनपुट आणि आउटपुट समांतर समांतर नसलेल्या संबंधांमधील ते नॉनलाइनर संबंधांचे मॉडेलिंग आणि प्रक्रिया करण्यास सक्षम आहेत. ☆
❰ एक खोल न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन) इनपुट आणि आउटपुट लेयर्स दरम्यान एकाधिक लपलेल्या स्तरांसह एक एएनएन आहे. उथळ एएनएनसारखेच, डीएनएन जटिल जटिल नसलेली संबंध मॉडेल करू शकतात. ❱
【येथे काही महत्वाचे मुद्दे सूचीबद्ध आहेत.
⇢ मूलभूत संकल्पना
⇢ बिल्डिंग ब्लॉक्स
⇢ शिकणे आणि बदलणे
⇢ पर्यवेक्षित शिक्षण
⇢ अप्रशिक्षित शिक्षण
V वेक्टर क्वांटिझेशन शिकणे
⇢ अनुकूलक रेझोनान्स सिद्धांत
⇢ Kohonen स्वयं-आयोजन वैशिष्ट्य नकाशे
⇢ एसोसिएट मेमरी नेटवर्क
⇢ कृत्रिम न्युरल नेटवर्क - हॉपफील्ड नेटवर्क
⇢ बोल्टझमान मशीन
⇢ ब्रेन-स्टेट-इन-ए-बॉक्स नेटवर्क
Hop होपफील्ड नेटवर्कचा वापर करून ऑप्टिमायझेशन
⇢ इतर ऑप्टिमायझेशन तंत्रे
⇢ कृत्रिम न्युरल नेटवर्क - अनुवांशिक अल्गोरिदम
Ne तंत्रिका नेटवर्कचा अनुप्रयोग
-झांग न्युरल नेटवर्क टाइम-वेरिअंग लिनियर असमानतांच्या ऑनलाइन सोल्यूशनसाठी
⇢ बेयसियन रेग्युलरलाइज्ड न्युरल नेटवर्क फॉर स्मॉल एन बिग पी डेटा
न्यूट्रॉन स्पेक्ट्रोमेट्री मधील अनुप्रयोगासह सामान्यीकृत रीग्रेशन न्युरल नेटवर्क
J संयुक्त निर्यापन आणि डीकोडिंगसाठी एक सतत-वेळ पुनरावृत्ती न्यूरल नेटवर्क - ⇢ एनालॉग हार्डवेअर अंमलबजावणीच्या दृष्टीकोनातून
-डेटा-एडेडशिवाय डायरेक्ट सिग्नल डिटेक्शनः ए एमआयएमओ फंक्शनल नेटवर्क दृष्टीकोन
Utr न्यूट्रिनो-प्रेरित वायूच्या शोधासाठी एफपीजीए ट्रिगर म्हणून कृत्रिम न्युरल नेटवर्क
F फझी एक्सपर्ट सिस्टम कडून कृत्रिम न्युरल नेटवर्क: ऍप्लिकेशन टू असिस्टेड स्पीच थेरपी
Gas गॅस टर्बाइन निदान साठी न्युरल नेटवर्क
Fab फॅब्रिक डीफ क्लासिफिकेशनसाठी न्युरल नेटवर्क (एनएन) चा वापर
Art कृत्रिम न्युरल नेटवर्कचा वापर करून वादळ अंदाज
Urban हायब्रिड न्युरल नेटवर्कच्या मदतीने शहरी दूषित होण्याच्या वायूच्या वातावरणातील घटकांच्या प्रभावाचे विश्लेषण
Ne with ⇢ ⇢ Ne तंत्रज्ञानातील अनुप्रयोगांमध्ये न्युरल नेटवर्क-आधारित संवेदनशीलता विश्लेषण मधील प्रगत पद्धती
Production ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ प्रॉडक्शन शेड्युलिंग आणि यील्ड अंदाजपत्रिकेतील कृत्रिम न्युरल नेटवर्क. सेमिकंडक्टर वेफर फॅब्रिकेशन सिस्टम
ऑप्टिमायझेशनसाठी न्युरल नेटवर्क व्यस्त मॉडेलिंग
या रोजी अपडेट केले
डेव्हलपर तुमचा डेटा कसा गोळा करतात आणि शेअर करतात हे समजून घेण्यापासून सुरक्षितता सुरू होते. तुमचा वापर, प्रदेश आणि वय यांच्या आधारे डेटा गोपनीयता व सुरक्षेशी संबंधित पद्धती बदलू शकतात. डेव्हलपरने ही माहिती पुरवली आहे आणि ती कालांतराने अपडेट केली जाऊ शकते.
हे ॲप तृतीय पक्षांसोबत डेटाचे हे प्रकार शेअर करू शकते
डिव्हाइस किंवा इतर आयडी
कोणताही डेटा गोळा केलेला नाही
डेव्हलपर डेटा गोळा करण्याविषयी माहिती कशी घोषित करतात याविषयी अधिक जाणून घ्या
ट्रांझिटमध्ये डेटा एंक्रिप्ट केला जातो
डेटा हटवला जाऊ शकत नाही
रेटिंग आणि पुनरावलोकने
३.६
३६ परीक्षणे
नवीन काय आहे
- More Topics Added
प्रत्येकजण
अधिक जाणून घ्याॲप सपोर्ट
डेव्हलपर याविषयी
Prabhu Thankaraju
vishwasparrow@gmail.com
101-B,Nishadham Bldg,1/5
Chipale,Panvel
NAVI MUMBAI, Maharashtra 410206
India
