Artificial Neural Network

人工ニューラルネットワークの基本概念を学ぶ...

isこの人工ニューラルネットワークアプリは中級トピックに基本を説明します。

►人工ニューラルネットワークの主題はここ数年でかなり成熟しました。そして、特に非常に高性能なコンピューティングの出現により、この問題は非常に大きな意味を持つようになり、ごく最近では非常に大きなアプリケーションの可能性を秘めています。

►この人工ニューラルネットワークアプリでは、ニューラルネットワークの基本的な意味を定義します。そして名前が示すように、実際にはニューラルネットワークという用語は、それが人間の脳、または人間の神経系に由来することを意味しています。そしてそれは、驚くほど短い時間で、異なるタスク、異なる知覚タスク、認識タスクなどを達成します。今日の非常に高性能なコンピュータと比べても。それによって、コンピュータは、大量の相互接続およびネットワーキングを模倣するように作られることができる。それはすべての神経細胞の間に存在しますが、今日の高性能コンピュータでもできないような複雑な処理タスクを実行するために利用することができます。

information情報技術では、ニューラルネットワークは、人間の脳内のニューロンが動作した後にパターン化されたハードウェアおよび/またはソフトウェアのシステムです。ニューラルネットワークは人工ニューラルネットワークとも呼ばれ、さまざまなディープラーニング技術です。☆

►人工ニューラルネットワークは、脳の単純な数学モデルに基づいた方法を予測しています。応答変数とその予測子の間に複雑な非線形関係があります。☆

►人工ニューラルネットワーク（ANN）は、生物学的ニューラルネットワークに直接触発され、部分的にモデル化された統計モデルです。入力と出力の間の非線形関係を並行してモデル化し処理することができます。☆

deepディープニューラルネットワーク（DNN）は、入力層と出力層の間に複数の隠れ層があるANNです。浅いANNと同様に、DNNは複雑な非線形関係をモデル化できます。 ❱

【重要なトピックはほとんどありません】

⇢基本コンセプト

⇢ビルディングブロック

⇢学習と適応

教師付き学習

教師なし学習

⇢学習ベクトル量子化

適応共鳴理論

ohコホネン自己組織化特徴マップ

Memory準メモリーネットワーク

⇢人工ニューラルネットワーク - Hopfieldネットワーク

oltボルツマンマシン

Boxボックス内ネットワーク

ホップフィールドネットワークを用いた最適化

その他の最適化手法

⇢人工ニューラルネットワーク - 遺伝的アルゴリズム

uralニューラルネットワークの応用

時変線形不等式のオンライン解法のためのZhangニューラルネットワーク

小n大pデータのためのベイズ正則化ニューラルネットワーク

中性子スペクトロメトリーに応用した一般化回帰ニューラルネットワーク

●等化と復号化を同時に行うための連続時間リカレントニューラルネットワーク - アナログハードウェア実装の側面

データ支援なしの直接信号検出：MIMO機能ネットワークアプローチ

FPGAニュートリノ誘起空気シャワーの検出のためのFPGAトリガーとしての人工ニューラルネットワーク

Fuファジィエキスパートシステムから人工ニューラルネットワークへ：言語支援への応用

Gasガスタービン診断用ニューラルネットワーク

ファブリック欠陥分類へのニューラルネットワーク（NN）の応用

人工ニューラルネットワークを用いた雷雨予測

ハイブリッドニューラルネットワークの助けを借りて都市汚染に対する空中粒子状物質の影響の分析

土木工学におけるそれらの応用によるニューラルネットワークに基づく感度解析における先進的方法

生産スケジューリングにおける人工ニューラルネットワークと半導体ウエハ製造システムの歩留まり予測

最適化のためのニューラルネットワーク逆モデリング