Artificial Neural Network
Есть реклама
10 тыс.+
(количество скачиваний)
Для всех
info
Описание
AppЭто приложение Искусственная нейронная сеть объяснит основные темы.
►В последние несколько лет тема искусственных нейронных сетей значительно выросла. И особенно с появлением очень высокопроизводительных вычислений, тема приобрела огромное значение и за последние годы получила очень большой потенциал применения .►
►В этом приложении искусственной нейронной сети мы будем определять, что в основном означает нейронная сеть. И, как следует из названия, на самом деле термин «нейронные сети» происходит от человеческого мозга или нервной системы человека, которые состоят из очень большого параллельного соединения большого числа нейронов. И это решает разные задачи, разные задачи восприятия, задачи распознавания и т. Д., За удивительно небольшое количество времени. Даже в сравнении с современными высокопроизводительными компьютерами. посредством чего компьютер может быть создан для имитации большого количества соединений и сетей. Это существует между всеми нервными клетками, может ли оно использоваться для выполнения каких-то сложных задач обработки, которые современные высокопроизводительные компьютеры также не могут выполнить, к этому вопросу мы и будем обращаться.
Information В информационных технологиях нейронная сеть - это система аппаратного и / или программного обеспечения, созданная по образцу после работы нейронов в человеческом мозге. Нейронные сети, также называемые искусственными нейронными сетями, представляют собой множество технологий глубокого обучения.
► Искусственные нейронные сети - это методы прогнозирования, основанные на простых математических моделях мозга. Они допускают сложные нелинейные отношения между переменной ответа и ее предикторами.
► Искусственные нейронные сети (ИНС) - это статистические модели, которые непосредственно вдохновлены и частично смоделированы на биологических нейронных сетях. Они способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входами и выходами параллельно.
Deep Глубокая нейронная сеть (DNN) - это ANN с несколькими скрытыми слоями между входным и выходным слоями. Подобно мелким ANN, DNN могут моделировать сложные нелинейные отношения. ❱
Important Здесь перечислены несколько важных тем】
⇢ Основные понятия
⇢ Строительные блоки
⇢ Обучение и адаптация
⇢ контролируемое обучение
Lear неконтролируемое обучение
Vector Изучение вектора квантования
⇢ Адаптивная Резонансная Теория
Maps Карты самоорганизации Кохонена
Network Ассоциированная сеть памяти
⇢ Искусственная нейронная сеть - Hopfield Networks
⇢ Машина Больцмана
⇢ Сеть "мозг в состоянии" в коробке "
⇢ Оптимизация с использованием Hopfield Network
⇢ Другие методы оптимизации
⇢ Искусственная нейронная сеть - генетический алгоритм
⇢ Приложения нейронных сетей
⇢ Чжан Нейронные сети для онлайн решения изменяющихся во времени линейных неравенств
⇢ Байесовские регуляризованные нейронные сети для малых и больших данных
⇢ Обобщенные регрессионные нейронные сети с применением в нейтронной спектрометрии
Rec Непрерывная рекуррентная нейронная сеть для совместного выравнивания и декодирования - Implementation Аспекты реализации аналогового оборудования
⇢ Обнаружение прямого сигнала без помощи данных: функциональный сетевой подход MIMO
⇢ Искусственная нейронная сеть как триггер ПЛИС для обнаружения нейтринных воздушных потоков
⇢ От нечеткой экспертной системы к искусственной нейронной сети: применение к вспомогательной логопедии
Ural Нейронные сети для диагностики газовых турбин
⇢ Применение нейронных сетей (NN) для классификации дефектов тканей
⇢ Предсказания о грозе с использованием искусственных нейронных сетей
⇢ Анализ воздействия переносимых по воздуху твердых частиц на загрязнение городов с помощью ⇢ С помощью гибридных нейронных сетей
⇢ Передовые методы анализа чувствительности на основе нейронных сетей с их ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ приложениями в гражданском строительстве
⇢ Искусственные нейронные сети в производственном планировании и прогнозировании выхода ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ полупроводниковой системы изготовления пластин
Verse Нейронные сети обратного моделирования для оптимизации
►В последние несколько лет тема искусственных нейронных сетей значительно выросла. И особенно с появлением очень высокопроизводительных вычислений, тема приобрела огромное значение и за последние годы получила очень большой потенциал применения .►
►В этом приложении искусственной нейронной сети мы будем определять, что в основном означает нейронная сеть. И, как следует из названия, на самом деле термин «нейронные сети» происходит от человеческого мозга или нервной системы человека, которые состоят из очень большого параллельного соединения большого числа нейронов. И это решает разные задачи, разные задачи восприятия, задачи распознавания и т. Д., За удивительно небольшое количество времени. Даже в сравнении с современными высокопроизводительными компьютерами. посредством чего компьютер может быть создан для имитации большого количества соединений и сетей. Это существует между всеми нервными клетками, может ли оно использоваться для выполнения каких-то сложных задач обработки, которые современные высокопроизводительные компьютеры также не могут выполнить, к этому вопросу мы и будем обращаться.
Information В информационных технологиях нейронная сеть - это система аппаратного и / или программного обеспечения, созданная по образцу после работы нейронов в человеческом мозге. Нейронные сети, также называемые искусственными нейронными сетями, представляют собой множество технологий глубокого обучения.
► Искусственные нейронные сети - это методы прогнозирования, основанные на простых математических моделях мозга. Они допускают сложные нелинейные отношения между переменной ответа и ее предикторами.
► Искусственные нейронные сети (ИНС) - это статистические модели, которые непосредственно вдохновлены и частично смоделированы на биологических нейронных сетях. Они способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входами и выходами параллельно.
Deep Глубокая нейронная сеть (DNN) - это ANN с несколькими скрытыми слоями между входным и выходным слоями. Подобно мелким ANN, DNN могут моделировать сложные нелинейные отношения. ❱
Important Здесь перечислены несколько важных тем】
⇢ Основные понятия
⇢ Строительные блоки
⇢ Обучение и адаптация
⇢ контролируемое обучение
Lear неконтролируемое обучение
Vector Изучение вектора квантования
⇢ Адаптивная Резонансная Теория
Maps Карты самоорганизации Кохонена
Network Ассоциированная сеть памяти
⇢ Искусственная нейронная сеть - Hopfield Networks
⇢ Машина Больцмана
⇢ Сеть "мозг в состоянии" в коробке "
⇢ Оптимизация с использованием Hopfield Network
⇢ Другие методы оптимизации
⇢ Искусственная нейронная сеть - генетический алгоритм
⇢ Приложения нейронных сетей
⇢ Чжан Нейронные сети для онлайн решения изменяющихся во времени линейных неравенств
⇢ Байесовские регуляризованные нейронные сети для малых и больших данных
⇢ Обобщенные регрессионные нейронные сети с применением в нейтронной спектрометрии
Rec Непрерывная рекуррентная нейронная сеть для совместного выравнивания и декодирования - Implementation Аспекты реализации аналогового оборудования
⇢ Обнаружение прямого сигнала без помощи данных: функциональный сетевой подход MIMO
⇢ Искусственная нейронная сеть как триггер ПЛИС для обнаружения нейтринных воздушных потоков
⇢ От нечеткой экспертной системы к искусственной нейронной сети: применение к вспомогательной логопедии
Ural Нейронные сети для диагностики газовых турбин
⇢ Применение нейронных сетей (NN) для классификации дефектов тканей
⇢ Предсказания о грозе с использованием искусственных нейронных сетей
⇢ Анализ воздействия переносимых по воздуху твердых частиц на загрязнение городов с помощью ⇢ С помощью гибридных нейронных сетей
⇢ Передовые методы анализа чувствительности на основе нейронных сетей с их ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ приложениями в гражданском строительстве
⇢ Искусственные нейронные сети в производственном планировании и прогнозировании выхода ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ полупроводниковой системы изготовления пластин
Verse Нейронные сети обратного моделирования для оптимизации
Последнее обновление
Чтобы контролировать безопасность, нужно знать, как разработчики собирают ваши данные и передают их третьим лицам. Методы обеспечения безопасности и конфиденциальности могут зависеть от того, как вы используете приложение, а также от вашего региона и возраста. Информация ниже предоставлена разработчиком и в будущем может измениться.
Это приложение может передавать указанные типы данных третьим лицам
Идентификаторы устройства или другие идентификаторы
Данные не собираются
Подробнее о том, как разработчики заявляют о сборе данных…
Данные шифруются при передаче.
Удалить данные невозможно.
Что нового
- More Topics Added
