Artificial Neural Network

Android App -Analyse Og Gennemgang: Artificial Neural Network, Udviklet Af Intelitech. Listet I Læring -Kategori. Nuværende Version Er 1.8, Opdateret På 04/12/2019 . Ifølge Brugere Anmeldelser På Google Play: Artificial Neural Network. Opnået Over 12 Tusind Installationer. Artificial Neural Network Har I Øjeblikket 38 Anmeldelser, Gennemsnitlig Vurdering 3.6 Stjerner

✴ Denne Artificial Neural Network app vil forklare de grundlæggende til mellemliggende emner

►Faget af kunstige neurale netværk har modnet i vid udstrækning de seneste år. Og især med fremkomsten af ​​meget højtydende computing har emnet antaget en enorm betydning og har fået meget stort applikationspotentiale i de seneste år.

►I denne kunstige neurale netværk app definerer vi hvad et neuralt netværk betyder. Og som et navn indebærer, er faktisk begrebet neurale netværk stammer det er oprindelse fra den menneskelige hjerne eller det menneskelige nervesystem, der består af en massivt stor parallel sammenkobling af et stort antal neuroner. Og det opnår forskellige opgaver, forskellige perceptuelle opgaver, anerkendelsesopgaver mv, i en utrolig lille mængde tid. Selv som at sammenligne med dagens meget højtydende computere. hvorved en computer kan laves for at efterligne den store mængde sammenkoblinger og netværk. Det der eksisterer mellem alle nervecellerne, kan det bruges til at udføre nogle komplekse behandlingsopgaver, hvor nutidens højtydende computere også ikke kan gøre det. Dette emne er det, vi skal adressere.

✴In informationsteknologi er et neuralt netværk et system af hardware og / eller software mønstret efter operationen af ​​neuroner i den menneskelige hjerne. Neurale netværk - også kaldet kunstige neurale netværk - er en bred vifte af dybt lærende teknologier

►Artiske neurale netværk er prognosemetoder, der er baseret på enkle matematiske modeller af hjernen. De tillader komplekse, ikke-lineære relationer mellem responsvariablen og dens forudsigere. ☆

►Artiske neurale netværk (ANNs) er statistiske modeller, der er direkte inspireret af og delvis modelleret på biologiske neurale netværk. De kan modellere og behandle ikke-lineære relationer mellem input og output parallelt


❰ Et dybt neuralt netværk (DNN) er et ANN med flere skjulte lag mellem input- og outputlagene. På samme måde som overfladiske ANNs kan DNN'er model komplekse ikke-lineære relationer. ❱

【Få vigtige emner er noteret her】

⇢ Grundlæggende begreber
⇢ Bygningsblokke
⇢ Læring og tilpasning
⇢ Supervised Learning
⇢ Unsupervised Learning
⇢ Læring Vector Quantization
⇢ Adaptive Resonance Theory
⇢ Kohonen Selvorganiserende Feature Maps
⇢ Associate Memory Network
⇢ Kunstig neuralt netværk - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-State-in-a-Box Network
⇢ Optimering ved hjælp af Hopfield Network
⇢ Andre optimeringsteknikker
⇢ Kunstig neuralt netværk - Genetisk algoritme
⇢ Ansøgninger af neurale netværk
⇢ Zhang Neural Networks til online løsning af tidsvarierende lineære uligheder
⇢ Bayesian Regularized Neural Networks for Small n Big p Data
⇢ Generalregression Neural Networks med anvendelse i Neutron Spectrometry
⇢ Et kontinuerligt tidskrævende neuralt netværk til fælles Equalization and Decoding - ⇢ Analog Hardware Implementation Aspekter
⇢ Direkte signaldetektion uden data-støttet: En MIMO-funktionel netværksmetode
⇢ Kunstig neuralt netværk som FPGA Trigger til detektion af neutrino-inducerede luftbrusere
⇢ Fra Fuzzy Ekspert System til Kunstig Neural Netværk: Ansøgning til Assisted Speech Therapy
⇢ Neurale netværk til gasturbinediagnose
⇢ Anvendelse af neurale netværk (NN'er) for stofdefektklassificering
⇢ Tordenvejrforudsigelser ved hjælp af kunstige neurale netværk
⇢ Analyse af virkningen af ​​luftbårne partikler på byforurening med ⇢ Hjælp til hybrid neurale netværk
⇢ Avancerede metoder i neurale netværksbaserede følsomhedsanalyser med deres ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Ansøgninger i civilingeniør
⇢ Kunstige Neurale Netværk i Produktion Planlægning og Yield Prediction of ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Halvleder Wafer Fabrication System
⇢ Neural Network Inverse Modeling for Optimization

Read more