Artificial Neural Network

विज्ञापनहरू समावेश गर्दछ
१० हजार+
डाउनलोड गरिएका सामग्रीहरू
सामग्रीको मूल्याङ्कन
सबैजना
स्क्रिनसट छवि
स्क्रिनसट छवि
स्क्रिनसट छवि
स्क्रिनसट छवि
स्क्रिनसट छवि

यो एपका बारेमा

✴ यो कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालले आधारभूत मध्यवर्ती विषयहरूलाई व्याख्या गर्नेछ

► कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालको विषयले केहि हप्तामा ठूलो मात्रामा परिपक्व गरेको छ। र विशेष गरी धेरै उच्च प्रदर्शन कम्प्युटिंगको आगमन संग, विषयले धेरै महत्त्वपूर्ण महत्व पाएको छ र हालैको वर्षमा धेरै ठूलो आवेदन क्षमता पाएको छ .►

►In यो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एप, हामी परिभाषित गर्नेछौं कि तंत्रिका सञ्जाल मूलतया अर्थ हो। र एक नाम को रूप मा, वास्तव मा तंत्रिका नेटवर्क शब्द प्राप्त यह मानव मस्तिष्क, या मानव तंत्रिका तंत्र से मूल है, जो बड़े पैमाने पर न्यूरॉन्स के बड़े पैमाने पर बड़े समानांतर अंतर्निहित होते हैं। र यसले अचम्मको सानो समयमा विभिन्न कार्यहरू, विभिन्न अवधारणात्मक कार्यहरू, मान्यता कार्यहरू आदि प्राप्त गर्दछ। जस्तै आजका धेरै उच्च प्रदर्शन कम्प्युटरहरूको तुलना गर्नुहोस्। जसलाई कम्प्यूटर बनाउन को लागी ठूलो जडान को अन्तर्क्रिया र नेटवर्किंग को नकल गर्न सकिन्छ। यो सबै तंत्रिका कोशिकाओं को बीच अवस्थित छ, यो केहि जटिल प्रोसेसिंग कार्यहरु को उपयोग गर्न को लागी उपयोग गर्न सकिन्छ जहां आज को उच्च प्रदर्शन कम्प्यूटरहरु पनि गर्न सक्दैन, यो विषय हो कि हामी ठेगाना लग रहे हो .►

Information सूचना प्रविधिमा, एक तंत्रिका सञ्जाल हार्डवेयरको हार्डवेयर र / वा सफ्टवेयर हो जुन मानव मस्तिष्कमा न्यूरोन्सको अपरेसन पछि। तंत्रिका नेटवर्क - कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल पनि भनिन्छ - विभिन्न प्रकारका गहन सिक्ने टेक्नोलोजीहरू छन्। ☆

►Artificial तंत्रिका सञ्जालहरू अनुमानित तरिकाहरू हुन् जुन मस्तिष्कको सरल गणितीय मोडेलमा आधारित हुन्छन्। तिनीहरू प्रतिक्रिया चर र यसको भविष्यवाचकका बीच जटिल गैरलाइनर सम्बन्धहरूलाई अनुमति दिन्छ। ☆

►Artificial neural networks (ANNs) सांख्यिकीय मोडेलहरू सिधा प्रत्यक्ष रूपमा प्रेरित छन्, र आंशिक रूपमा जैविक तंत्रिका सञ्जालहरूमा मोडेल। तिनीहरू समानांतरमा इनपुट र आउटपुट बीच nonlinear सम्बन्धहरू मोडेलिंग र प्रशोधन गर्न सक्षम छन्। ☆


❰ एक गहिरो तंत्रिका सञ्जाल (डीएनएनएन) ANN छ धेरै लुकेको तहहरूको साथ इनपुट र निर्गत तहहरू बीच। पूर्वी ANN को समान, DNN जटिल जटिल गैर-रेखीय सम्बन्ध मोडेल गर्न सक्दछ। ❱

【केही महत्वपूर्ण विषयहरू यहाँ सूचीबद्ध छन्】

⇢ आधारभूत अवधारणाहरू
⇢ भवन ब्लाकहरू
⇢ सिकन र अनुकूलन
⇢ पर्यवेक्षण गरिएको शिक्षा
⇢ असन्तुष्ट सिक्न
⇢ सिक्योरिटी वेक्टर मात्रा
⇢ अनुकूलन अनुमोदन थ्योरी
⇢ Kohonen स्वयं-व्यवस्थित सुविधा फीचर
⇢ एसोसिएट मेमोरी नेटवर्क
⇢ कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क - हपफील्ड नेटवर्क
⇢ बोल्टज्मन मिसिन
⇢ ब्रेन-स्टेट-इन-ए-बक्स नेटवर्क
Hop अप्टिमाइजेशन हपफील्ड सञ्जाल प्रयोग गर्दै
⇢ अन्य अनुकूलन प्रविधिहरू
⇢ कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल - जेनेटिक एलगोरिदम
Ne तंत्रिका नेटवर्कहरूको आवेदन
⇢ जङ्गन न्युरोल नेटवर्क रैखिक असमानताहरु समय-समय को अनलाइन समाधान को लागी
सानो एन बिग पी डाटाको लागि ⇢ बेसेयन नियमित नियमित तंत्रिका सञ्जाल
Ne न्यूट्रन स्पिट्रोमेट्रीमा अनुप्रयोगको साथ सामान्यकृत रिजर्भेसन तंत्रिका नेटवर्क
Joint संयुक्त equalization र decoding को लागि सतत-समय पुनरावर्ती तंत्रिका सञ्जाल - ⇢ एनालग हार्डवेयर कार्यान्वयन पहलहरु
Data डाटा-सहायता बिना सीधा सिग्नल डिटेक्शन: ए एमआईएमओ फंक्शनल नेटवर्क दृष्टिकोण
Ne न्यूट्रिनो-प्रेरित वायु-वाटरहरूको पत्ता लगाउनका लागि FPGA ट्रिगरको रूपमा कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल
Art कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाललाई फजी विशेषज्ञ प्रणालीबाट: अनुशंसित भाषण थेरेपीको लागी आवेदन
Gas ग्याँस टर्बाइन निदान को लागि तंत्रिका नेटवर्क
Fabric कपडा दोष को वर्गीकरण को लागि तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) को आवेदन
⇢ गहिरो भविष्यवाणी कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालहरू प्रयोग गर्दै
Urban शहरी संदूषणमा हवाई विभाजक पदार्थको प्रभावको विश्लेषण गर्नुहोस् Hy साथ हाइब्रिड तंत्रिका नेटवर्कको मद्दत
With उनीहरूको साथमा न्युनल नेटवर्क-आधारित संवेदनशीलता विश्लेषणमा उन्नत तरिकाहरू सिविल ईन्जिनियरिङ्मा आवेदन
⇢ कृत्रिम तंत्रिका सञ्जाल उत्पादन समय निर्धारण र Yield भविष्यवाणी को भविष्यवाणी ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ अर्धचालक वेफर निर्माण प्रणाली
Opt अनुकूलनका लागि न्युरल नेटवर्क इनवर्स मोडल
मा अपडेट गरिएको
२०१९ डिसेम्बर ४

डेटाको सुरक्षा

तपाईंको डेटा सुरक्षित राख्नका निम्ति तपाईंले पहिला विकासकर्ताहरूले तपाईंको डेटा कसरी सङ्कलन तथा सेयर गर्छ भन्ने कुरा बुझ्न जरुरी छ। एपको प्रयोगसम्बन्धी जानकारी, तपाईं बसोबास गर्ने क्षेत्र र तपाईंको उमेरका आधारमा डेटाको गोपनीयता र सुरक्षासम्बन्धी अभ्यासहरू फरक हुन सक्छन्। यो एपका विकासकर्ताले यो जानकारी प्रदान गर्नुभएको हो र उहाँ समयक्रमसँगै यो जानकारी संशोधन गर्न सक्नुहुन्छ।
यो एपले तेस्रो पक्षसँग यस प्रकारका डेटा सेयर गर्न सक्छ
डिभाइस वा अन्य ID हरू
कुनै पनि डेटा सङ्कलन गरिएको छैन
विकासकर्ताहरूले प्रयोगकर्ताको डेटा सङ्कलन गरिने कुराका बारेमा कसरी जानकारी गराउँछन् भन्नेबारेमा थप जान्नुहोस्
डेटा ट्रान्जिटमा इन्क्रिप्ट गरिएको छ
डेटा मेटाउन सकिएन

के नयाँ छ

- More Topics Added