Artificial Neural Network

Intelitech

Innehåller annonser

Om appen

✴Denna Artificial Neural Network app kommer att förklara de grundläggande till mellanliggande ämnen

► Ämnet av konstgjorda neurala nätverk har mognat i stor utsträckning de senaste åren. Och särskilt med tillkomsten av mycket högpresterande datorer har ämnet antagit en enorm betydelse och har fått mycket stor applikationspotential under de senaste åren.

►In denna applikation för artificiell neuralt nätverk definierar vi vad ett neuralt nätverk i grunden betyder. Och som namnet antyder kommer faktiskt termen neurala nätverk att härledas från människans hjärna eller det mänskliga nervsystemet, som består av en massivt stor parallell sammankoppling av ett stort antal neuroner. Och det uppnår olika uppgifter, olika perceptuella uppgifter, erkännandeuppgifter mm, i en oerhört liten tid. Även jämfört med dagens mycket högpresterande datorer. varigenom en dator kan göras för att efterlikna den stora mängden sammankopplingar och nätverket. Det som finns mellan alla nerverceller kan det användas för att göra några komplexa bearbetningsuppgifter där dagens högpresterande datorer inte heller kan göra, det här ämnet är det vi ska ta itu med.

✴In informationsteknologi är ett neuralt nätverk ett system av hårdvara och / eller mjukvaran mönstrat efter operationen av neuroner i människans hjärna. Neurala nätverk - även kallade artificiella neurala nätverk - är en mängd olika djupt lärande tekniker

►Artiska neurala nätverk är prognosmetoder som bygger på enkla matematiska modeller av hjärnan. De tillåter komplexa olinjära relationer mellan svarsvariabeln och dess prediktorer. ☆

►Artiska neurala nätverk (ANNs) är statistiska modeller direkt inspirerade av och delvis modellerade på biologiska neurala nätverk. De kan modellera och bearbeta olinjära relationer mellan ingångar och utgångar parallellt. ☆


❰ Ett djupt neuralt nätverk (DNN) är ett ANN med flera dolda lager mellan ingångs- och utgångslagen. På samma sätt som grunda ANNs kan DNNs modellera komplexa icke-linjära relationer. ❱

【Få viktiga ämnen är listade här】

⇢ Grundläggande begrepp
⇢ Byggnadsblock
⇢ Lärande och anpassning
⇢ Övervakat lärande
⇢ Unsupervised Learning
⇢ Lärande vektorkvantisering
⇢ Adaptiv resonansteori
⇢ Kohonen Självorganiserande funktionskartor
⇢ Associate Memory Network
⇢ Konstgjort neuralt nätverk - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-State-in-a-Box Network
⇢ Optimering med hjälp av Hopfield Network
⇢ Övriga optimeringstekniker
⇢ Konstgjort neuralt nätverk - Genetisk algoritm
⇢ Ansökningar av neurala nätverk
⇢ Zhang Neural Networks för online-lösning av tidsvarierande linjära ojämlikheter
⇢ Bayesian Regularized Neural Networks för Small n Big p Data
⇢ Allmänna regressionsnorala nätverk med tillämpning i neutronspektrometri
⇢ Ett kontinuerligt återkommande neuralt nätverk för gemensam likvärdighet och avkodning - ⇢ Analoga hårdvaruimplementationsaspekter
⇢ Direkt signaldetektion utan data-hjälp: En MIMO-funktionell nätverksmetod
⇢ Konstgjort neuralt nätverk som en FPGA-utlösare för detektering av neutrino-inducerad luftdusch
⇢ Från Fuzzy Expert System till Artificial Neural Network: Ansökan till assisterad talterapi
⇢ Neurala nätverk för gasturbindiagnos
⇢ Ansökan av neurala nätverk (NN) för vävnadsdefektklassificering
⇢ Thunderstorm Predictions Using Artificial Neural Networks
⇢ Analysera inverkan av luftburet partikelämne på stadsföroreningar med ⇢ Hjälp av hybrid neurala nätverk
⇢ Avancerade metoder i neurala nätverksbaserad känslighetsanalys med deras ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Ansökningar inom civilingenjör
⇢ Konstgjorda neurala nätverk i produktionsplanering och avkastningsprognos av ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Semiconductor Wafer Fabrication System
⇢ Neural Network Inverse Modeling för optimering

Nyheter

- More Topics Added