Artificial Neural Network

مفاهیم اساسی شبکه عصبی مصنوعی را بیاموزید ...

✴ این نرم افزار شبکه عصبی مصنوعی پایه و مقدماتی را به topics.emad توضیح می دهد

► موضوع شبکه های عصبی مصنوعی در طول چند سال گذشته به شدت بالغ شده است. و به خصوص با ظهور محاسبات بسیار کارآمد، این موضوع اهمیت فوق العاده ای را به ارمغان آورده است و در سال های اخیر، پتانسیل کاربرد بسیار بالایی دارد. ►

► در این برنامه شبکه عصبی مصنوعی، ما تعریف می کنیم که یک شبکه عصبی اساسا به معنای آن است. و به عنوان یک نام نشان می دهد، در واقع شبکه های عصبی نامیده می شود آن را از مغز انسان یا سیستم عصبی انسان است، که از اتصال به طور گسترده ای موازی از تعداد زیادی از نورون ها تشکیل شده است. و این که وظایف مختلف، وظایف مختلف ادراکی، وظایف تشخیص و غیره را در یک زمان بسیار شگفت انگیز به دست می آورد. حتی در مقایسه با رایانه های بسیار کارآمد امروز. به این ترتیب می توان از یک کامپیوتر برای تقلید مقدار زیادی اتصالات و شبکه استفاده کرد. این بین همه سلول های اعصاب وجود دارد، آیا می توان آن را برای انجام برخی از وظایف پردازش پیچیده که در آن کامپیوترهای با کارآیی بالا نیز نمی توانند انجام دهند، این موضوع است که ما می خواهیم به آدرس. ►

✴ در فناوری اطلاعات، یک شبکه عصبی یک سیستم سخت افزاری و / یا نرم افزاری است که پس از اعمال نورون در مغز انسان مورد استفاده قرار می گیرد. شبکه های عصبی - همچنین به نام شبکه های عصبی مصنوعی - انواع فناوری های یادگیری عمیق هستند. ☆

► شبکه های عصبی مصنوعی روش پیش بینی هستند که بر اساس مدل های ریاضی ساده مغز است. آنها اجازه می دهند که رابطه غیر خطی پیچیده بین متغیر پاسخ و پیش بینی کننده آن وجود داشته باشد. ☆

► شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) مدل های آماری هستند که مستقیما توسط شبکه های عصبی بیولوژیکی ساخته می شوند و به طور جزئی الگویی می شوند. آنها قادر به مدل سازی و پردازش روابط غیر خطی بین ورودی ها و خروجی ها به صورت موازی هستند

❰ یک شبکه عصبی عمیق (DNN) یک ANN با چند لایه پنهان بین لایه های ورودی و خروجی است. شباهت به ANN های کم عمق، DNN ها می توانند روابط غیر خطی پیچیده را مدل کنند. ❱

【چند موضوع مهم در اینجا فهرست شده】

⇢ مفاهیم پایه

⇢ بلوک های ساختمان

⇢ یادگیری و سازگاری

⇢ آموزش تحت نظارت

⇢ یادگیری بی نظیر

Vector تخمک گذاری بردار آموزش

⇢ تئوری رزونانس تطبیقی

⇢ Kohonen نقشه های ویژگی های سازماندهی خود

⇢ وابسته به شبکه حافظه

⇢ شبکه عصبی مصنوعی - شبکه های Hopfield

⇢ ماشین Boltzmann

⇢ شبکه مغزی-دولت در یک جعبه

⇢ بهینه سازی با استفاده از شبکه Hopfield

⇢ سایر تکنیک های بهینه سازی

⇢ شبکه عصبی مصنوعی - الگوریتم ژنتیک

⇢ کاربرد شبکه های عصبی

⇢ شبکه های عصبی ژانگ برای راه حل های آنلاین نابرابری های خطی متفاوت

⇢ شبکه های عصبی منظم Bayesian برای داده های کوچک کوچک n

⇢ شبکه های عصبی مرتبه رگرسیون با کاربرد در طیف سنج نوترون

⇢ یک شبکه عصبی مداوم برای انعطاف پذیری و رمزگشایی - ation جنبه های پیاده سازی سخت افزار آنالوگ

⇢ تشخیص مستقیم سیگنال بدون داده کمک: یک رویکرد شبکه کاربردی MIMO

⇢ شبکه عصبی مصنوعی به عنوان یک گیرنده FPGA برای تشخیص هوای ناشی از نوریینو

⇢ از سیستم کارشناس فازی به شبکه عصبی مصنوعی: کاربرد در درمان گفتار کمک می کند

⇢ شبکه عصبی برای تشخیص توربین گاز

⇢ کاربرد شبکه های عصبی (NN) برای طبقه بندی نقص پارچه

m پیش بینی های رعد و برق با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

⇢ تجزیه و تحلیل اثر ماده تیتانیوم هوابرد در آلودگی شهری با کمک شبکه های عصبی هیبرید

⇢ روش های پیشرفته در تجزیه و تحلیل حساسیت مبتنی بر شبکه عصبی با برنامه های کاربردی آن در مهندسی عمران ⇢ ⇢ ⇢ Engineering

⇢ شبکه های عصبی مصنوعی در برنامه ریزی تولید و پیش بینی عملکرد ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ نیمه هادی سیستم تولید ویفر

verse مدل سازی معکوس شبکه عصبی برای بهینه سازی