Artificial Neural Network
Bevat advertenties
10K+
Downloads
Iedereen
info
Over deze app
✴Deze app voor kunstmatige neurale netwerken zal de basis tot middelmatige onderwerpen uitleggen
►Het onderwerp kunstmatige neurale netwerken is in de afgelopen jaren grotendeels volwassen geworden. En vooral met de komst van zeer krachtige computers, heeft het onderwerp een enorme betekenis aangenomen en heeft het zeer grote toepassingsmogelijkheden in de afgelopen jaren.►
►In deze Artificial Neural Network-app zullen we bepalen wat een neuraal netwerk eigenlijk betekent. En zoals een naam al aangeeft, is de term neurale netwerken eigenlijk afgeleid van het menselijke brein, of het menselijke zenuwstelsel, dat bestaat uit een massaal grote parallelle onderlinge verbinding van een groot aantal neuronen. En dat bereikt in een verbazingwekkend korte tijd verschillende taken, verschillende perceptietaken, herkenningstaken, enzovoort. Zelfs als te vergelijken met de zeer krachtige computers van vandaag. waardoor een computer gemaakt kan worden om de grote hoeveelheid interconnecties en het netwerken na te bootsen. Dat bestaat tussen alle cellen van de zenuwen, kan het worden gebruikt om een aantal complexe verwerkingstaken uit te voeren, waarbij de high-performance computers van vandaag ook niet kunnen, dit onderwerp is het onderwerp dat we gaan behandelen.
✴In de informatietechnologie is een neuraal netwerk een systeem van hardware en / of software dat is gemodelleerd na de werking van neuronen in het menselijk brein. Neurale netwerken - ook kunstmatige neurale netwerken genoemd - zijn verschillende diepgaande technologieën. ☆
► Kunstmatige neurale netwerken zijn prognosemethoden die gebaseerd zijn op eenvoudige wiskundige modellen van de hersenen. Ze maken complexe niet-lineaire relaties mogelijk tussen de responsvariabele en de voorspellers ervan
► Kunstmatige neurale netwerken (ANNs) zijn statistische modellen die direct zijn geïnspireerd op en gedeeltelijk gemodelleerd zijn op biologische neurale netwerken. Ze zijn in staat om niet-lineaire relaties tussen ingangen en uitgangen parallel te modelleren en te verwerken
❰ Een diep neuraal netwerk (DNN) is een ANN met meerdere verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlagen. Net als ondiepe ANNs kunnen DNN's complexe niet-lineaire relaties modelleren. ❱
【Enkele belangrijke onderwerpen worden hier vermeld】
⇢ Basisbegrippen
⇢ Bouwstenen
⇢ Leren en aanpassen
⇢ Begeleid leren
⇢ Niet-gesuperviseerd leren
⇢ Vectorkwantisatie leren
⇢ Adaptieve resonantietheorie
⇢ Kohonen Self-Organizing Feature Maps
⇢ Geheugennetwerk associëren
⇢ Kunstmatig neuraal netwerk - Hopfield-netwerken
⇢ Boltzmann-machine
⇢ Brain-State-in-a-Box-netwerk
⇢ Optimalisatie met behulp van Hopfield Network
⇢ Andere optimalisatietechnieken
⇢ Kunstmatig neuraal netwerk - Genetisch algoritme
⇢ Toepassingen van neurale netwerken
⇢ Zhang Neural Networks for Online Solution of Time-Varary Linear Inequalities
⇢ Bayesiaanse geregulariseerde neurale netwerken voor kleine en grote p-gegevens
⇢ Gegeneraliseerde Regressie Neurale Netwerken met Applicatie in Neutron Spectrometrie
⇢ Een doorlopend terugkerend neuraal netwerk voor gezamenlijke egalisatie en decodering - ⇢ Analoge hardware-implementatieaspecten
⇢ Directe signaaldetectie zonder gegevensverwerking: een MIMO-benadering van het functionele netwerk
⇢ Kunstmatig neuraal netwerk als een FPGA-trigger voor detectie van neutrino-geïnduceerde luchtdouches
⇢ Van Fuzzy Expert System naar Artificial Neural Network: toepassing op begeleide spraaktherapie
⇢ Neurale netwerken voor diagnose van gasturbines
⇢ Toepassing van neurale netwerken (NN's) voor de indeling van stofdefecten
⇢ Onweervoorspellingen met behulp van kunstmatige neurale netwerken
⇢ Analyse van de invloed van zwevende deeltjes in de lucht op stedelijke besmetting met de hulp van hybride neurale netwerken
⇢ Geavanceerde methoden in op neurale netwerken gebaseerde gevoeligheidsanalyse met hun ⇢ ⇢ ⇢ ⇢-toepassingen in civiele techniek
⇢ Kunstmatige neurale netwerken in productieplanning en opbrengstvoorspelling van ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Halfgeleiderwafervervaardigingssysteem
⇢ Modellering van geïnformeerde neurale netwerken voor optimalisatie
►Het onderwerp kunstmatige neurale netwerken is in de afgelopen jaren grotendeels volwassen geworden. En vooral met de komst van zeer krachtige computers, heeft het onderwerp een enorme betekenis aangenomen en heeft het zeer grote toepassingsmogelijkheden in de afgelopen jaren.►
►In deze Artificial Neural Network-app zullen we bepalen wat een neuraal netwerk eigenlijk betekent. En zoals een naam al aangeeft, is de term neurale netwerken eigenlijk afgeleid van het menselijke brein, of het menselijke zenuwstelsel, dat bestaat uit een massaal grote parallelle onderlinge verbinding van een groot aantal neuronen. En dat bereikt in een verbazingwekkend korte tijd verschillende taken, verschillende perceptietaken, herkenningstaken, enzovoort. Zelfs als te vergelijken met de zeer krachtige computers van vandaag. waardoor een computer gemaakt kan worden om de grote hoeveelheid interconnecties en het netwerken na te bootsen. Dat bestaat tussen alle cellen van de zenuwen, kan het worden gebruikt om een aantal complexe verwerkingstaken uit te voeren, waarbij de high-performance computers van vandaag ook niet kunnen, dit onderwerp is het onderwerp dat we gaan behandelen.
✴In de informatietechnologie is een neuraal netwerk een systeem van hardware en / of software dat is gemodelleerd na de werking van neuronen in het menselijk brein. Neurale netwerken - ook kunstmatige neurale netwerken genoemd - zijn verschillende diepgaande technologieën. ☆
► Kunstmatige neurale netwerken zijn prognosemethoden die gebaseerd zijn op eenvoudige wiskundige modellen van de hersenen. Ze maken complexe niet-lineaire relaties mogelijk tussen de responsvariabele en de voorspellers ervan
► Kunstmatige neurale netwerken (ANNs) zijn statistische modellen die direct zijn geïnspireerd op en gedeeltelijk gemodelleerd zijn op biologische neurale netwerken. Ze zijn in staat om niet-lineaire relaties tussen ingangen en uitgangen parallel te modelleren en te verwerken
❰ Een diep neuraal netwerk (DNN) is een ANN met meerdere verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlagen. Net als ondiepe ANNs kunnen DNN's complexe niet-lineaire relaties modelleren. ❱
【Enkele belangrijke onderwerpen worden hier vermeld】
⇢ Basisbegrippen
⇢ Bouwstenen
⇢ Leren en aanpassen
⇢ Begeleid leren
⇢ Niet-gesuperviseerd leren
⇢ Vectorkwantisatie leren
⇢ Adaptieve resonantietheorie
⇢ Kohonen Self-Organizing Feature Maps
⇢ Geheugennetwerk associëren
⇢ Kunstmatig neuraal netwerk - Hopfield-netwerken
⇢ Boltzmann-machine
⇢ Brain-State-in-a-Box-netwerk
⇢ Optimalisatie met behulp van Hopfield Network
⇢ Andere optimalisatietechnieken
⇢ Kunstmatig neuraal netwerk - Genetisch algoritme
⇢ Toepassingen van neurale netwerken
⇢ Zhang Neural Networks for Online Solution of Time-Varary Linear Inequalities
⇢ Bayesiaanse geregulariseerde neurale netwerken voor kleine en grote p-gegevens
⇢ Gegeneraliseerde Regressie Neurale Netwerken met Applicatie in Neutron Spectrometrie
⇢ Een doorlopend terugkerend neuraal netwerk voor gezamenlijke egalisatie en decodering - ⇢ Analoge hardware-implementatieaspecten
⇢ Directe signaaldetectie zonder gegevensverwerking: een MIMO-benadering van het functionele netwerk
⇢ Kunstmatig neuraal netwerk als een FPGA-trigger voor detectie van neutrino-geïnduceerde luchtdouches
⇢ Van Fuzzy Expert System naar Artificial Neural Network: toepassing op begeleide spraaktherapie
⇢ Neurale netwerken voor diagnose van gasturbines
⇢ Toepassing van neurale netwerken (NN's) voor de indeling van stofdefecten
⇢ Onweervoorspellingen met behulp van kunstmatige neurale netwerken
⇢ Analyse van de invloed van zwevende deeltjes in de lucht op stedelijke besmetting met de hulp van hybride neurale netwerken
⇢ Geavanceerde methoden in op neurale netwerken gebaseerde gevoeligheidsanalyse met hun ⇢ ⇢ ⇢ ⇢-toepassingen in civiele techniek
⇢ Kunstmatige neurale netwerken in productieplanning en opbrengstvoorspelling van ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Halfgeleiderwafervervaardigingssysteem
⇢ Modellering van geïnformeerde neurale netwerken voor optimalisatie
Geüpdatet op
Veiligheid van gegevens begint met inzicht in de manier waarop ontwikkelaars je gegevens verzamelen en delen. Procedures voor gegevensprivacy en beveiliging kunnen variëren op basis van je gebruik, regio en leeftijd. De ontwikkelaar heeft deze informatie aangeleverd en kan die in de loop van de tijd updaten.
Deze app kan deze typen gegevens delen met derden
Apparaat- of andere ID's
Geen gegevens verzameld
Meer informatie over hoe ontwikkelaars aangeven welke gegevens ze verzamelen
Gegevens worden tijdens de overdracht versleuteld
Gegevens kunnen niet worden verwijderd
Wat is er nieuw
- More Topics Added
