Artificial Neural Network

เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายใยประสาทเทียม ...

app แอพพลิเคชั่นโครงข่ายใยประสาทเทียมนี้จะอธิบายหัวข้อพื้นฐานถึงระดับกลาง✴

►เรื่องของเครือข่ายประสาทเทียมนั้นได้เติบโตขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการกำเนิดของคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงตัวแบบนั้นมีความสำคัญอย่างมากและมีศักยภาพในการใช้งานที่ใหญ่มากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา►

►ในแอปเครือข่ายประสาทเทียมนี้เราจะกำหนดความหมายของเครือข่ายประสาทเทียม และตามความหมายของชื่อจริง ๆ แล้วคำว่าโครงข่ายประสาทเทียมนั้นมาจากสมองมนุษย์หรือระบบประสาทของมนุษย์ซึ่งประกอบด้วยการเชื่อมต่อโครงข่ายขนาดใหญ่ขนานใหญ่ของเซลล์ประสาทจำนวนมาก และนั่นทำให้ได้งานที่แตกต่างกันงานรับรู้ที่แตกต่างกันงานรับรู้ ฯลฯ ในเวลาที่น้อยอย่างน่าอัศจรรย์ แม้เปรียบเทียบกับคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงในปัจจุบัน โดยคอมพิวเตอร์สามารถจำลองการเชื่อมต่อและเครือข่ายจำนวนมากได้ ที่มีอยู่ระหว่างเซลล์ประสาททั้งหมดสามารถนำไปใช้ในการประมวลผลที่ซับซ้อนบางอย่างที่คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงในปัจจุบันไม่สามารถทำได้หัวเรื่องนี้เป็นสิ่งที่เราจะกล่าวถึง►

✴ในเทคโนโลยีสารสนเทศเครือข่ายประสาทเทียมเป็นระบบของฮาร์ดแวร์และ / หรือซอฟต์แวร์ที่มีลวดลายหลังจากการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ เครือข่ายประสาทเทียมหรือที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทเทียม - เป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้ที่หลากหลาย☆

►เครือข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีการพยากรณ์ที่อยู่บนพื้นฐานของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์อย่างง่ายของสมอง พวกเขาอนุญาตให้มีความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรตอบสนองและตัวทำนาย☆

►เครือข่ายประสาทเทียม (ANNs) เป็นแบบจำลองทางสถิติที่ได้รับแรงบันดาลใจโดยตรงจากและแบบจำลองบางส่วนในเครือข่ายประสาทเทียม พวกเขามีความสามารถในการสร้างแบบจำลองและการประมวลผลความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างอินพุตและเอาต์พุตแบบขนาน☆

network เครือข่ายประสาทลึก (DNN) เป็น ANN ที่มีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้นระหว่างอินพุตและเอาท์พุตเลเยอร์ คล้ายกับ ANN แบบตื้น DNN สามารถสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นที่ซับซ้อน ❱

Listed มีหัวข้อสำคัญไม่กี่แห่งที่แสดงไว้ที่นี่】

Concept แนวคิดพื้นฐาน

⇢หน่วยการสร้าง

⇢การเรียนรู้และการปรับตัว

Learning การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

Learning การเรียนรู้ที่ไม่จำเป็น

⇢การเรียนรู้การนับจำนวนเวกเตอร์

⇢ทฤษฎีการสั่นพ้องแบบปรับตัว

Feature แผนที่แสดงคุณลักษณะจัดระเบียบตัวเองของ Kohonen

⇢เชื่อมโยงเครือข่ายหน่วยความจำ

⇢เครือข่ายประสาทเทียม - เครือข่าย Hopfield

⇢เครื่อง Boltzmann

⇢เครือข่าย Brain-State-in-a-Box

⇢การเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้เครือข่าย Hopfield

Optimization เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ

⇢เครือข่ายประสาทเทียม - อัลกอริทึมทางพันธุกรรม

⇢การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม

⇢ Zhang Neural Networks สำหรับโซลูชั่นออนไลน์ของความไม่เท่าเทียมกันเชิงเส้นที่แปรผันตามเวลา

⇢ Bayesian เครือข่ายประสาทปกติสำหรับข้อมูลขนาดเล็กและใหญ่

⇢เครือข่ายประสาทถดถอยทั่วไปที่มีการประยุกต์ใช้ในเครื่องวัดนิวตรอน

⇢เครือข่ายประสาทแบบต่อเนื่องเกิดขึ้นอีกครั้งเพื่อการปรับเสียงและถอดรหัสร่วม - Implement ด้านการใช้งานฮาร์ดแวร์แบบอะนาล็อก

Detection การตรวจจับสัญญาณโดยตรงโดยไม่ใช้ข้อมูล: วิธีการทำงานของเครือข่าย MIMO

Network เครือข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องกระตุ้น FPGA สำหรับการตรวจจับเครื่องพ่นอากาศที่เกิดจากนิวตริโน

⇢จากระบบผู้เชี่ยวชาญฟัซซีสู่เครือข่ายประสาทเทียม: การประยุกต์ใช้กับการบำบัดด้วยคำพูด

Networks โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการวินิจฉัยกังหันก๊าซ

⇢การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (NNs) สำหรับการจำแนกข้อบกพร่องของผ้า

Pred การพยากรณ์พายุฝนฟ้าคะนองโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม

⇢การวิเคราะห์ผลกระทบของอนุภาคฝุ่นละอองในอากาศที่มีต่อการปนเปื้อนในเมืองด้วยความช่วยเหลือของ Hybrid เครือข่ายประสาทไฮบริด

Methods วิธีการขั้นสูงในการวิเคราะห์ความไวของโครงข่ายประสาทเทียมด้วยการประยุกต์ใช้⇢⇢⇢⇢ในงานวิศวกรรมโยธา

Networks โครงข่ายประสาทเทียมในการจัดตารางการผลิตและการทำนายผลผลิตของ⇢⇢⇢⇢⇢ระบบผลิตเซมิคอนดักเตอร์เวเฟอร์

Model การสร้างแบบจำลองผกผันโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ