Artificial Neural Network

인공 신경망의 기본 개념을 배우십시오 ...

궁극적 인 목표 "

► 인공 신경망의 주제는 지난 몇 년 동안 매우 성숙 해왔다. 특히 고성능 컴퓨팅의 출현과 함께이 주제는 엄청난 의미를 가지며 최근 몇 년 동안 매우 큰 응용 가능성을 가지고 있습니다.

►이 인공 신경망 앱에서 우리는 기본적으로 신경 네트워크가 무엇인지 정의 할 것입니다. 그리고 이름에서 알 수 있듯이 실제로 신경 네트워크라는 용어는 인간의 뇌 또는 인간 신경계에서 유래 한 것입니다.이 신경계는 많은 수의 뉴런을 대규모로 병렬로 연결 한 것입니다. 그리고 그것은 놀랍도록 적은 시간 동안 다른 작업, 다른 지각 작업, 인식 작업 등을 성취합니다. 오늘날의 고성능 컴퓨터와 비교해도. 그에 의해 컴퓨터는 많은 양의 상호 접속 및 네트워킹을 모방하도록 제조 될 수있다. 그것은 모든 신경 세포 사이에 존재하며, 오늘날의 고성능 컴퓨터도 할 수없는 복잡한 처리 작업을 수행하는 데 활용할 수 있습니까?이 주제는 우리가 다루기로 한 것입니다.

정보 기술, 신경망은 인간 두뇌에서 뉴런을 작동시킨 후에 설계된 하드웨어 및 / 또는 소프트웨어 시스템입니다. 인공 신경망이라고도하는 신경망은 다양한 심층 학습 기술입니다. ☆

► 인공 신경망은 뇌의 간단한 수학적 모델을 기반으로하는 방법을 예측합니다. 응답 변수와 예측 변수 사이에 복잡한 비선형 관계를 허용합니다. ☆

► 인공 신경망 (ANN)은 생물학적 신경 네트워크에서 직접적으로 영감을 얻었으며 부분적으로 모델링 한 통계 모델입니다. 입력과 출력 간의 비선형 관계를 병렬로 모델링하고 처리 할 수 ​​있습니다. ☆

deep 심 신경 네트워크 (DNN)는 입력 및 출력 레이어 사이에 여러 개의 숨겨진 레이어가있는 ANN입니다. 얕은 ANN과 마찬가지로 DNN은 복잡한 비선형 관계를 모델링 할 수 있습니다. ❱

【중요한 몇 가지 주제는 여기에 게재됩니다.】

⇢ 기본 개념

⇢ 빌딩 블록

⇢ 학습과 적응

⇢ 감독 학습

⇢ 무 감독 학습

⇢ 학습 벡터 양자화

⇢ 적응 공진 이론

⇢ Kohonen 자체 구성 기능지도

⇢ Associate Memory Network (메모리 네트워크 연결)

⇢ 인공 신경망 - 홉 필드 네트워크

⇢ 볼츠만 기계

⇢ Brain-State-in-a-Box 네트워크

홉 필드 네트워크를 이용한 최적화

⇢ 기타 최적화 기법

⇢ 인공 신경망 - 유전자 알고리즘

Ne 신경 회로망의 응용

⇢ 장 신경 회로망, 시간에 따라 변화하는 선형 불평등의 온라인 솔루션

Small 작은 n Big p 데이터를위한 베이지안 정규화 신경망

중성자 분광법에 응용이 가능한 일반 회귀 신경망

J 조인트 이퀄라이제이션과 디코딩을위한 연속 시간 반복적 인 신경망 - ⇢ 아날로그 하드웨어 구현 측면

Data 데이터 지원없는 직접 신호 탐지 : MIMO 기능적 네트워크 접근법

Neutrino 유도 된 공기 소나기의 검출을위한 FPGA 트리거로서의 ⇢ 인공 신경망

Fu 퍼지 전문가 시스템에서 인공 신경망에의 응용 : 보조 음성 치료에의 응용

Gas 가스 터빈 진단을위한 신경망

Fab 패브릭 결함 분류를위한 신경망 (NN) 적용

Art 인공 신경망을 이용한 뇌우 예측

Hy 하이브리드 신경망의 도움으로 공기 중 미립자 물질이 도시 오염에 미치는 영향 분석

C 토목 공학 ⇢ ⇢ with을 이용한 신경망 기반 감도 분석의 고급 기법

⇢ 반도체 웨이퍼 제조 시스템의 생산 스케줄링 및 수율 예측에서의 인공 신경 회로망

⇢ 최적화를위한 신경망 역 모델링