Artificial Neural Network

Poznaj podstawowe pojęcia sztucznej sieci neuronowej ...

✴ Ta aplikacja Sztuczna sieć neuronowa objaśni tematy podstawowe i pośrednie

► Przedmiot sztucznych sieci neuronowych dojrzał w znacznym stopniu w ciągu ostatnich kilku lat. Szczególnie w związku z pojawieniem się komputerów o bardzo wysokich parametrach, temat nabrał ogromnego znaczenia i ma bardzo duży potencjał aplikacyjny w ostatnich latach .►

►W tej aplikacji Sztuczna sieć neuronowa określimy, co oznacza sieć neuronowa. I jak sama nazwa wskazuje, w rzeczywistości termin sieci neuronowe wywodzi się z ludzkiego mózgu, czyli ludzkiego układu nerwowego, który składa się z ogromnie dużego równoległego połączenia dużej liczby neuronów. A to pozwala osiągnąć różne zadania, różne zadania percepcyjne, zadania rozpoznawcze itp. W zadziwiająco krótkim czasie. Nawet w porównaniu do dzisiejszych komputerów o bardzo wysokiej wydajności. dzięki czemu można stworzyć komputer w celu naśladowania dużej ilości połączeń i sieci. To istnieje pomiędzy wszystkimi komórkami nerwów, może być wykorzystane do wykonywania złożonych zadań przetwarzania, których dzisiejsze komputery o wysokiej wydajności również nie mogą wykonać, ten temat jest tym, który zamierzamy rozwiązać.

✴W technologii informacyjnej sieć neuronowa to system sprzętu i / lub oprogramowania wzorowany na działaniu neuronów w ludzkim mózgu. Sieci neuronowe - zwane również sztucznymi sieciami neuronowymi - są różnorodnymi technologiami głębokiego uczenia się

► Sztuczne sieci neuronowe są metodami prognostycznymi opartymi na prostych matematycznych modelach mózgu. Umożliwiają one złożone nieliniowe zależności między zmienną odpowiedzi a jej predyktorami

► Sztuczne sieci neuronowe (ANN) to modele statystyczne bezpośrednio inspirowane i częściowo modelowane na biologicznych sieciach neuronowych. Są w stanie równolegle modelować i przetwarzać nieliniowe zależności pomiędzy wejściami i wyjściami

❰ Głęboka sieć neuronowa (DNN) to SSN z wieloma ukrytymi warstwami pomiędzy warstwami wejściowymi i wyjściowymi. Podobnie do płytkich ANN, DNN mogą modelować złożone nieliniowe relacje. ❱

【Kilka ważnych tematów jest tutaj wymienionych】

⇢ Podstawowe pojęcia

⇢ Bloki konstrukcyjne

⇢ Uczenie się i adaptacja

⇢ Nadzorowane uczenie się

⇢ Uczenie bez nadzoru

⇢ Nauka kwantowania wektorowego

⇢ Teoria adaptacyjnego rezonansu

⇢ Mapy funkcji samoorganizujących Kohonena

⇢ Skojarz sieć pamięci

⇢ Sztuczna sieć neuronowa - Hopfield Networks

⇢ Maszyna Boltzmanna

⇢ Sieć typu mózg-stan w pudełku

⇢ Optymalizacja za pomocą sieci Hopfield

⇢ Inne techniki optymalizacji

⇢ Sztuczna sieć neuronowa - algorytm genetyczny

⇢ Zastosowania sieci neuronowych

⇢ Sieci neuronowe Zhang dla rozwiązania online nierównych liniowo nierówności

⇢ Zunifikowane sieci neuronowe Bayesa dla małych n Duże p Dane

⇢ Uogólnione sieci neuronowe regresji z zastosowaniem w spektrometrii neutronowej

⇢ Ciągła sieć neuronowa do kompensacji stawów i dekodowania - ⇢ Aspekty implementacji analogowego sprzętu

⇢ Bezpośrednie wykrywanie sygnału bez wspomagania danymi: Podejście funkcjonalnej sieci MIMO

⇢ Sztuczna sieć neuronowa jako wyzwalacz FPGA do wykrywania indukowanych neutronem natrysków powietrznych

⇢ Od Fuzzy Expert System do Sztucznej Sieci Neuronowej: Aplikacja do Wspomaganej Mowy

⇢ Sieci neuronowe do diagnostyki turbin gazowych

⇢ Zastosowanie sieci neuronowych (NN) do klasyfikacji uszkodzeń tkaniny

⇢ Prognozy burzy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

⇢ Analiza wpływu zawieszonej w powietrzu substancji pylistej na zanieczyszczenie miast za pomocą ⇢ pomocy hybrydowych sieci neuronowych

⇢ Zaawansowane metody analizy wrażliwości sieci neuronowych z ich ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Zastosowania w inżynierii lądowej

⇢ Sztuczne sieci neuronowe w planowaniu produkcji i prognozowaniu wydajności ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Semiconductor Wafer Fabrication System

⇢ Modelowanie odwrotne sieci neuronowej w celu optymalizacji