Neural Networks

Simulieren viele Typen von neuronalen Netzen.

Dies macht das Simulationsprogramm des neuronalen Netzes Perceptron und Adaline

Das Perceptron ist eine Art von künstlichen neuronalen Netzwerk 1957 an der Cornell Aeronautical Laboratory von Frank Rosenblatt entwickelt. Es kann das die einfachste Art der neuronalen Vorwärtskopplungs-Netzwerk zu sehen: eine lineare Klassifizierer.

ADALINE (Adaptive Linear Neuron oder später Adaptive Linear-Element) ist eine frühe künstliche neuronale Single-Layer-Netzwerk und der Name des Geräts physischen dieses Netzwerk implementiert que. Das Netzwerk verwendet memistors. Es wurde von Professor Bernard Widrow und sein Doktorand Ted Hoff an der Stanford University im Jahr 1960. Es ist auf der McCulloch-Pitts Neuron basiert entwickelt. Es besteht aus dem Gewicht, die Vorspannung und die Summierung Funktion.

Dieses Programm simuliert die logischen Gatter OR, AND, NAND, NOR, XOR und. Beachten Sie in der Simulation que XOR-Problem ist nicht gelöst.