Artificial Neural Network

Android App Analyse Og Gjennomgang: Artificial Neural Network, Utviklet Av Intelitech. Oppført I Læring -Kategori. Nåværende Versjon Er 1.8, Oppdatert 04/12/2019 . I Følge Brukere Anmeldelser På Google Play: Artificial Neural Network. Oppnådd Over 12 Tusen Installasjoner. Artificial Neural Network Har For Øyeblikket 38 Anmeldelser, Gjennomsnittlig Vurdering Av 3.6 Stjerner

✴ Denne Artificial Neural Network app vil forklare grunnleggende til mellomliggende emner

►Faget av kunstige nevrale nettverk har utvunnet i stor grad de siste årene. Og spesielt med fremkomsten av svært høy ytelsesbasert databehandling, har emnet antatt en enorm betydning og har fått svært stort applikasjonspotensial i de siste årene.

►I denne artificial neurale nettverket app, vil vi definere hva et neuralt nettverk i utgangspunktet betyr. Og som et navn tilsier, er det faktisk begrepet nevrale nettverk som kommer fra det menneskelige hjerne eller det menneskelige nervesystemet, som består av en massivt stor parallell sammenkobling av et stort antall neuroner. Og det oppnår forskjellige oppgaver, ulike perceptuelle oppgaver, gjenkjenningsoppgaver osv., I en utrolig liten mengde tid. Selv som å sammenligne med dagens sværtytende datamaskiner. hvorved en datamaskin kan gjøres for å etterligne den store mengden av sammenkoblinger og nettverket. Det eksisterer mellom alle nervene celler, kan det bli brukt til å gjøre noen komplekse behandlingsoppgaver der dagens høyytelses datamaskiner ikke kan gjøre, dette emnet er det vi skal adressere.

✴In informasjonsteknologi, et neuralt nettverk er et system av maskinvare og / eller programvare mønstret etter operasjonen av nevroner i den menneskelige hjerne. Nevrale nettverk - også kalt kunstige nevrale nettverk - er en rekke dype læringsteknologier

►Artiske nevrale nettverk er prognosemetoder som er basert på enkle matematiske modeller av hjernen. De tillater komplekse, ikke-lineære forhold mellom responsvariabelen og dens prediktorer. ☆

►Artiske nevrale nettverk (ANNs) er statistiske modeller direkte inspirert av, og delvis modellert på biologiske nevrale nettverk. De er i stand til å modellere og behandle ikke-lineære forhold mellom innganger og utdata parallelt. ☆


❰ Et dypt nevralt nettverk (DNN) er et ANN med flere skjulte lag mellom inngangs- og utgangslagene. I likhet med grunne ANNs, kan DNNs modellere komplekse ikke-lineære relasjoner. ❱

【Få viktige temaer er listet her】

⇢ Grunnleggende begreper
⇢ Bygningsblokker
⇢ Læring og tilpasning
⇢ Overvåket læring
⇢ Unsupervised Learning
⇢ Læring Vector Quantization
⇢ Adaptive Resonance Theory
⇢ Kohonen selvorganiserende funksjonskart
⇢ Associate Memory Network
⇢ Kunstig Neural Network - Hopfield Networks
⇢ Boltzmann Machine
⇢ Brain-State-in-a-Box Network
⇢ Optimalisering ved hjelp av Hopfield Network
⇢ Andre optimaliseringsteknikker
⇢ Kunstig Neural Network - Genetisk Algoritme
⇢ Programmer av nevrale nettverk
⇢ Zhang Neural Networks for online løsning av tidsvarierende lineære ulikheter
⇢ Bayesian Regularized Neural Networks for Small n Big p Data
⇢ Generelle regresjonsnorske nettverk med anvendelse i nøytronspektrometri
⇢ Et kontinuerlig tidsmessig tilbakevendende nettverk for fellesutjevning og dekoding - ⇢ Analog maskinvareimplementeringsaspekter
⇢ Direkte Signal Deteksjon Uten Data-Aided: En MIMO Functional Network Approach
⇢ Kunstig neuralt nettverk som en FPGA-trigger for deteksjon av neutrino-inducerte luftdusjer
⇢ Fra Fuzzy Expert System til Artificial Neural Network: Søknad til assistert taletapi
⇢ Neurale nettverk for gasturbinediagnose
⇢ Anvendelse av Neural Networks (NNs) for stofffeilklassifisering
⇢ Thunderstorm Predictions Using Artificial Neural Networks
⇢ Analysere virkningen av luftbåren partikkulær materiell på urban forurensning med ⇢ Hjelp av hybridnorrale nettverk
⇢ Avanserte metoder i Neural Networks-Based Sensitivity Analysis med deres ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Søknader i Civil Engineering
⇢ Kunstige nevrale nettverk i produksjonsplanlegging og avkastningsprognos av ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Semiconductor Wafer Fabrication System
⇢ Neural Network Inverse Modeling for optimalisering

Read more