Artificial Neural Network

యాడ్స్ ఉంటాయి
10వే+
డౌన్‌లోడ్‌లు
కంటెంట్ రేటింగ్
ప్రతి ఒక్కరు
స్క్రీన్‌షాట్ చిత్రం
స్క్రీన్‌షాట్ చిత్రం
స్క్రీన్‌షాట్ చిత్రం
స్క్రీన్‌షాట్ చిత్రం
స్క్రీన్‌షాట్ చిత్రం

ఈ యాప్ గురించి పరిచయం

✴ఈ కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ అనువర్తనం ఇంటర్మీడియట్ విషయాలు ప్రాథమిక వివరించడానికి

► కృత్రిమ నాడీ వ్యవస్థల విషయం గత కొన్ని సంవత్సరాలుగా విస్తృతంగా పరిపక్వమైంది. మరియు ముఖ్యంగా అధిక-పనితీరు కంప్యూటింగ్ యొక్క ఆగమనంతో, ఈ విషయం ఎంతో ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకుంది మరియు ఇటీవల సంవత్సరాల్లో చాలా పెద్ద అప్లికేషన్ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.

► ఈ కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ అనువర్తనం, మేము ఒక నాడీ నెట్వర్క్ ప్రధానంగా అర్థం ఏమి నిర్వచించు ఉంటుంది. మరియు ఒక పేరు సూచిస్తున్నట్లుగా, వాస్తవానికి నాడీ నెట్వర్క్లు అనే పదం మానవ మెదడు లేదా మానవ నాడీ వ్యవస్థ నుండి పుట్టుకొచ్చింది, ఇది పెద్ద సంఖ్యలో న్యూరాన్స్ యొక్క భారీ సమాంతర అనుసంధానాన్ని కలిగి ఉంటుంది. మరియు అది వేర్వేరు పనులు, వేర్వేరు గ్రాహక పనులు, గుర్తింపు పనులు మొదలైనవి, అద్భుతంగా చిన్న మొత్తంలో సాధిస్తుంది. నేటి చాలా అధిక పనితీరు కంప్యూటర్లు పోల్చడానికి కూడా. అనగా పెద్ద మొత్తంలో అనుసంధానాలు మరియు నెట్వర్కింగ్ను అనుకరించటానికి ఒక కంప్యూటర్ను తయారు చేయవచ్చు. అన్ని నరాల కణాలు మధ్య ఉంది, ఇది నేటి అధిక పనితనం కంప్యూటర్లు కూడా చేయలేని కొన్ని సంక్లిష్టమైన ప్రాసెసింగ్ పనులు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఈ విషయం మేము చిరునామా వెళ్తున్నారు ఒకటి.

ఇన్ఫర్మేషన్ టెక్నాలజీలో, ఒక నాడీ నెట్వర్క్ అనేది మానవ మెదడులోని న్యూరాన్స్ ఆపరేషన్ తర్వాత రూపొందించిన హార్డ్వేర్ మరియు / లేదా సాఫ్ట్వేర్ యొక్క వ్యవస్థ. నాడీ నెట్వర్క్లు - కృత్రిమ నాడీ వ్యవస్థలు అని కూడా పిలువబడతాయి - విభిన్న లోతైన అభ్యాస సాంకేతికతలు

► కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు మెదడు యొక్క సాధారణ గణిత నమూనాలపై ఆధారపడిన విధానాలను అంచనా వేస్తున్నాయి. వారు స్పందన వేరియబుల్ మరియు దాని ప్రిడిక్టర్ల మధ్య సంక్లిష్టమైన అస్పష్టమైన సంబంధాలను అనుమతిస్తాయి

► కృత్రిమ నాడీ వ్యవస్థలు (ANNs) గణాంక నమూనాలు నేరుగా ప్రేరణతో, మరియు పాక్షికంగా జీవసంబంధ నాడీ వ్యవస్థలపై ఆధారపడి ఉంటాయి. అవి సమాంతరంగా ఇన్పుట్లను మరియు ఉత్పాదకాల మధ్య లీనియర్ సంబంధాలు మోడలింగ్ మరియు ప్రాసెస్ చేయగలవు


❰ లోతైన నాడీ నెట్వర్క్ (DNN) అనేది ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ పొరల మధ్య బహుళ రహస్య పొరలతో ANN. నిస్సారమైన ANNs లాగానే, DNN లు క్లిష్టమైన కాని సరళ సంబంధాలను ఏర్పరచగలవు. ❱

【ఇక్కడ కొన్ని ముఖ్యమైన విషయాలు ఇవ్వబడ్డాయి】

⇢ బేసిక్ కాన్సెప్ట్స్
బిల్డింగ్ బ్లాక్స్
⇢ నేర్చుకోవడం మరియు అనుసరణ
పర్యవేక్షణ నేర్చుకోవడం
⇢ అశాస్త్రీయ శిక్షణ
వెక్టర్ క్వాంటైజేషన్ నేర్చుకోవడం
⇢ అనుకూల ప్రతిధ్వని సిద్ధాంతం
⇢ Kohonen స్వీయ ఆర్గనైజింగ్ ఫీచర్ మ్యాప్స్
⇢ అసోసియేట్ మెమరీ నెట్వర్క్
⇢ కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ - హోప్ఫీల్డ్ నెట్వర్క్లు
⇢ బోల్ట్జ్మాన్ మెషిన్
⇢ బ్రెయిన్-స్టేట్-ఇన్-ఏ-బాక్స్ నెట్వర్క్
హోప్ఫీల్డ్ నెట్ వర్క్ ను ఉపయోగించి ఆప్టిమైజేషన్
ఇతర ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్స్
⇢ కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్ - జన్యు అల్గోరిథం
Ne నాడీ నెట్వర్క్ల అనువర్తనాలు
⇢ సమయం-వైవిధ్యం లీనియర్ అసమానతల యొక్క ఆన్ లైన్ సొల్యూషన్ ఆఫ్ జాంగ్ నాపల్ నెట్వర్క్స్
బీస్సియన్ రెగ్యులరైజ్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ ఫర్ స్మాల్ న్ బిగ్ పి డేటా
న్యూట్రాన్ స్పెక్ట్రోమెట్రిలో అప్లికేషన్ తో జనరల్ రిగ్రెషన్ నాడీ నెట్వర్క్లు
⇢ ఉమ్మడి సమానత మరియు డీకోడింగ్ కోసం ఒక నిరంతర-సమయం పునరావృత నాడీ నెట్వర్క్ - ⇢ అనలాగ్ హార్డువేర్ ​​ఇంప్లిమెంటేషన్ కోణాలు
Data డేటా ఎయిడెడ్ లేకుండా డైరెక్ట్ సిగ్నల్ డిటెక్షన్: ఒక MIMO ఫంక్షనల్ నెట్వర్క్ అప్రోచ్
Ne న్యూట్రినో-ప్రేరిత ఎయిర్ జల్లాల యొక్క ఒక గుర్తింపు కోసం ఒక FPGA ట్రిగ్గర్గా కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్
F గజిబిజి నిపుణుల వ్యవస్థ నుండి కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్కి: అప్లికేషన్ టు అసిస్టెడ్ స్పీచ్ థెరపీ
గ్యాస్ టర్బైన్ డయాగ్నసిస్ కోసం నాడీ నెట్వర్క్లు
Fab ఫ్యాబ్రిక్ డిఫెక్ట్ వర్గీకరణ కోసం నాపల్ నెట్వర్క్స్ (ఎన్ఎన్స్) దరఖాస్తు
⇢ తుఫాను అంచనాలు కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడం
Air అబ్బాన్న్ యొక్క ఇంపాక్ట్ ఆఫ్ అర్బోర్న్ పార్టికల్యులేట్ మ్యాటర్ ఆన్ అర్బన్ కంమామినేషన్ ⇢ హెల్ అఫ్ హెల్బ్రిడ్ నాడ్యూల్ నెట్వర్క్స్
⇢ సివిల్ ఇంజనీరింగ్లో వారి ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ అప్లికేషన్స్ తో నాడీ నెట్వర్క్ల-ఆధారిత సున్నితత్వం విశ్లేషణలో అధునాతన మెథడ్స్
⇢ ఉత్పత్తి షెడ్యూలింగ్లో కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లు మరియు దిగుబడి ప్రిడిక్షన్ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ సెమికండక్టర్ వాఫే ఫ్యాబ్రికేషన్ సిస్టం
ఆప్టిమైజేషన్ కోసం నాడీ నెట్వర్క్ విలోమ మోడలింగ్
అప్‌డేట్ అయినది
4 డిసెం, 2019

డేటా భద్రత

డెవలపర్‌లు మీ డేటాను ఎలా సేకరిస్తారు, ఎలా షేర్ చేస్తారో అర్థం చేసుకోవడంతో భద్రత అనేది ప్రారంభమవుతుంది. డేటా గోప్యత, సెక్యూరిటీ ప్రాక్టీసులు, మీ వినియోగం, ప్రాంతం ఇంకా వయస్సు ఆధారంగా మారవచ్చు. డెవలపర్ ఈ సమాచారాన్ని అందించారు అలాగే కాలక్రమేణా దాన్ని అప్‌డేట్ చేయవచ్చు.
ఈ యాప్, ఈ డేటా రకాలను థర్డ్ పార్టీలతో షేర్ చేయవచ్చు
పరికరం లేదా ఇతర IDలు
ఎలాంటి డేటా సేకరించబడలేదు
డెవలపర్‌లు సేకరణను ఎలా ప్రకటిస్తారు అనేదాని గురించి మరింత తెలుసుకోండి
డేటా బదిలీ చేసేటప్పుడు ఎన్‌క్రిప్ట్ చేయబడుతుంది
డేటాను తొలగించడం సాధ్యం కాదు

కొత్తగా ఏముంది

- More Topics Added