Artificial Neural Network

Аналіз Та Огляд Додатків Android: Artificial Neural Network, Розроблений Intelitech. Перелічено В Категорії Освіта. Поточна Версія-1.8, Оновлена ​​На 04/12/2019 . Відповідно До Оглядів Користувачів У Google Play: Artificial Neural Network. Досягнуто Понад 2Х7 Встановлення. В Даний Час Artificial Neural Network Має 2Х8 Відгуків, Середній Рейтинг 2Х9 Зірок

ArtЦе додаток для штучної нейронної мережі роз'яснить основні та проміжні теми

►Тематика штучних нейронних мереж значно зріла за останні кілька років. І особливо з появою дуже високопродуктивних обчислень, тема набула величезного значення і має дуже великий потенціал застосування в останні роки.

►У цій програмі штучної нейронної мережі, ми будемо визначати, що в основному означає нейронна мережа. І як випливає з назви, насправді термін нейронні мережі походить від людського мозку, або нервової системи людини, яка складається з масово великої паралельної взаємодії великої кількості нейронів. І це досягає різних завдань, різних завдань сприйняття, завдань розпізнавання і т.д., в дивовижно малий час. Навіть у порівнянні з сучасними високопродуктивними комп'ютерами. завдяки чому комп'ютер може бути створений для імітації великої кількості з'єднань та мереж. Що існує між усіма нервовими клітинами, чи може вона бути використана для виконання деяких складних завдань обробки, де високопродуктивні сьогоднішні комп'ютери також не можуть зробити це, ця тема буде розглянута нами.

Technology У інформаційних технологіях нейронна мережа - це система апаратних засобів та / або програмного забезпечення, сформованого після функціонування нейронів людського мозку. Нейронні мережі - їх також називають штучними нейронними мережами - це різноманітні технології глибокого навчання

► штучні нейронні мережі є методами прогнозування, які базуються на простих математичних моделях мозку. Вони дозволяють складати нелінійні взаємозв'язки між змінною відповіді та її предикторами

► штучні нейронні мережі (АНС) є статистичними моделями, безпосередньо натхненними та частково модельованими на біологічних нейронних мережах. Вони здатні паралельно моделювати і обробляти нелінійні зв'язки між входами і виходами


Ne Глибока нейронна мережа (DNN) - це ANN з декількома прихованими шарами між вхідними та вихідними шарами. Подібно до неглибоких АНС, DNN можуть моделювати складні нелінійні відносини. ❱

【Тут є декілька важливих тем

Concept Основні поняття
Blo Будівельні блоки
And Навчання та адаптація
. Контрольоване навчання
. Навчання без нагляду
Vector Навчання векторного квантування
. Адаптивна теорія резонансу
. Карти функціональних можливостей Kohonen
Memory Асоційована мережа пам'яті
Ne Штучна нейронна мережа - мережі Хопфілда
. Машина Больцмана
. Мережа Brain-State-in-a-Box
Ization Оптимізація з використанням мережі Hopfield
Optim Інші методи оптимізації
Ificial Штучна нейронна мережа - генетичний алгоритм
Of Застосування нейронних мереж
Ne Нейронні мережі Чжан для онлайн-розв'язування лінійних нерівностей, що змінюються в часі
⇢ Байєсовські регульовані нейронні мережі для малих n великих p даних
Alized Узагальнені регресійні нейронні мережі з застосуванням в нейтроно-спектрометрії
Ous Неперервна рекурентна нейронна мережа для спільного вирівнювання та декодування - ⇢ Аналогові аспекти реалізації обладнання
⇢ Пряме виявлення сигналу без допомоги даних: підхід до функціональної мережі MIMO
Ne Штучна нейронна мережа як FPGA тригер для виявлення нейтроно-індукованих повітряних душових кабін
F Від нечіткої експертної системи до штучної нейронної мережі: застосування до терапії асистентом
Net Нейронні мережі для діагностики газових турбін
Of Застосування нейронних мереж (NNs) для класифікації дефектів тканин
Ions Прогнозування гроз з використанням штучних нейронних мереж
Аналіз впливу повітряних частинок на міське забруднення з допомогою «гібридних нейронних мереж»
Method Розширені методи аналізу чутливості на основі нейронних мереж з їх застосуванням у будівництві
Ne Штучні нейронні мережі у виробництві та прогнозування виходу продукції ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ \ t
Model Нейронні мережі зворотного моделювання для оптимізації

Read more