Artificial Neural Network

"Cette application de réseau de neurones artificiels expliquera les sujets de base à intermédiaires."

►Le sujet des réseaux de neurones artificiels a beaucoup évolué au cours des dernières années. Et surtout avec l'avènement de l'informatique à très hautes performances, le sujet a acquis une importance considérable et dispose d'un très grand potentiel d'applications ces dernières années .►

►Dans cette application de réseau de neurones artificiels, nous définirons la signification fondamentale d'un réseau de neurones. Et comme son nom l'indique, le terme de réseaux de neurones provient du cerveau humain, ou du système nerveux humain, qui consiste en une interconnexion parallèle massivement grande d'un grand nombre de neurones. Et cela permet de réaliser différentes tâches, tâches de perception, tâches de reconnaissance, etc. en un temps incroyablement court. Même comparé aux ordinateurs très hautes performances d’aujourd’hui. grâce à quoi un ordinateur peut reproduire la grande quantité d’interconnexions et de mise en réseau. Cela existe entre toutes les cellules nerveuses. Peut-il être utilisé pour effectuer des tâches de traitement complexes que les ordinateurs hautes performances d’aujourd’hui ne peuvent pas non plus accomplir?

✴En informatique, un réseau de neurones est un système matériel et / ou logiciel modelé après le fonctionnement des neurones dans le cerveau humain. Les réseaux de neurones - également appelés réseaux de neurones artificiels - constituent une variété de technologies d'apprentissage en profondeur.

►Les réseaux de neurones artificiels sont des méthodes de prévision basées sur des modèles mathématiques simples du cerveau. Ils permettent des relations non linéaires complexes entre la variable de réponse et ses prédicteurs.

►Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont des modèles statistiques directement inspirés et partiellement modélisés de réseaux de neurones biologiques. Ils sont capables de modéliser et de traiter des relations non linéaires entre les entrées et les sorties en parallèle.

Un réseau de neurones profonds (DNN) est un réseau annulaire avec plusieurs couches cachées entre les couches d'entrée et de sortie. Semblables aux ANN peu profonds, les DNN peuvent modéliser des relations non linéaires complexes. ❱

【Peu de sujets importants sont listés ici】

⇢ Concepts de base

⇢ Blocs de construction

⇢ Apprentissage et adaptation

⇢ apprentissage supervisé

⇢ Apprentissage non supervisé

⇢ Apprentissage de la quantification vectorielle

⇢ Théorie de la résonance adaptative

Maps Cartes de fonctionnalités auto-organisées de Kohonen

⇢ Réseau de mémoire associé

⇢ Réseau de neurones artificiels - Réseaux Hopfield

⇢ Machine Boltzmann

⇢ Réseau Brain-State-in-a-Box

⇢ Optimisation à l'aide du réseau Hopfield

⇢ Autres techniques d'optimisation

⇢ Réseau de neurones artificiels - Algorithme génétique

⇢ Applications des réseaux de neurones

⇢ Réseaux de neurones Zhang pour la solution en ligne d’inégalités linéaires variables dans le temps

⇢ Réseaux de neurones régularisés bayésiens pour les petites et grandes données

⇢ Réseaux de neurones à régression généralisée avec application en spectrométrie neutronique

⇢ Un réseau de neurones récurrents à temps continu pour la péréquation et le décodage conjoints - Aspect Aspects de la mise en œuvre du matériel analogique

Det Détection directe du signal sans l'aide de données: approche réseau fonctionnelle MIMO

⇢ Réseau de neurones artificiels en tant que déclencheur FPGA pour la détection des gerbes d’air induites par le neutrino

⇢ Du système expert flou au réseau de neurones artificiels: application à l'orthophonie assistée

⇢ Réseaux de neurones pour le diagnostic des turbines à gaz

Application des réseaux de neurones (NN) à la classification des défauts de tissu

Pred Prédictions d'orage utilisant des réseaux de neurones artificiels

Analyse de l'impact des particules en suspension dans l'air sur la contamination urbaine à l'aide de réseaux de neurones hybrides

Méthodes avancées d'analyse de la sensibilité basées sur les réseaux de neurones avec leurs ⇢ ⇢ ⇢ applications en génie civil

⇢ Réseaux de neurones artificiels dans la planification de la production et la prévision du rendement d'un système de fabrication de plaquettes semi-conductrices

⇢ Modélisation inverse du réseau de neurones pour l'optimisation