Artificial Neural Network

"Diese künstliche neuronale Netzwerk-App wird die Grundlagen zu Zwischenthemen erläutern."

►Das Thema der künstlichen neuronalen Netze ist in den letzten Jahren stark gereift. Insbesondere mit dem Aufkommen des Hochleistungs-Computing hat das Thema eine enorme Bedeutung erlangt und in den letzten Jahren ein sehr großes Anwendungspotenzial geschaffen

►In dieser Artificial Neural Network-App definieren wir, was ein neuronales Netzwerk im Wesentlichen bedeutet. Und wie der Name schon sagt, stammt der Begriff "neuronale Netzwerke" eigentlich aus dem menschlichen Gehirn oder dem menschlichen Nervensystem, die aus einer massiv großen parallelen Verbindung einer großen Anzahl von Neuronen bestehen. Und das führt in erstaunlich kurzer Zeit zu unterschiedlichen Aufgaben, unterschiedlichen Wahrnehmungsaufgaben, Erkennungsaufgaben usw. Auch im Vergleich zu heutigen Hochleistungscomputern. wodurch ein Computer dazu gebracht werden kann, die große Anzahl von Verbindungen und die Vernetzung nachzuahmen. Das ist zwischen allen Nervenzellen vorhanden. Kann es für komplexe Verarbeitungsaufgaben verwendet werden, für die heutige Hochleistungscomputer nicht geeignet sind. Dieses Thema ist dasjenige, mit dem wir uns befassen werden

In der Informationstechnologie ist ein neuronales Netzwerk ein System aus Hardware und / oder Software, das nach dem Betrieb von Neuronen im menschlichen Gehirn strukturiert ist. Neuronale Netze - auch künstliche neuronale Netze genannt - sind eine Vielzahl von Tiefenlerntechnologien

► Künstliche neuronale Netze sind Prognoseverfahren, die auf einfachen mathematischen Modellen des Gehirns basieren. Sie erlauben komplexe nichtlineare Beziehungen zwischen der Antwortvariablen und ihren Prädiktoren. ☆

► Künstliche Neuronale Netze (ANNs) sind statistische Modelle, die direkt von biologischen Neuronalen Netzwerken inspiriert und teilweise modelliert werden. Sie sind in der Lage, nichtlineare Beziehungen zwischen Eingängen und Ausgängen parallel zu modellieren und zu verarbeiten. ☆


Deep Ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) ist ein ANN mit mehreren verborgenen Ebenen zwischen Eingabe- und Ausgabeebene. Ähnlich wie flache ANNs können DNNs komplexe nichtlineare Beziehungen modellieren. ❱

【Einige wichtige Themen sind hier aufgelistet】

⇢ Grundbegriffe
⇢ Bausteine
⇢ Lernen und Anpassung
⇢ Betreutes Lernen
⇢ Unbeaufsichtigtes Lernen
⇢ Lernen der Vektorquantisierung
⇢ Adaptive Resonanztheorie
⇢ Kohonen selbstorganisierende Funktionskarten
⇢ Speicher-Netzwerk zuordnen
⇢ Künstliches neuronales Netzwerk - Hopfield-Netzwerke
⇢ Boltzmann-Maschine
⇢ Brain-State-in-a-Box-Netzwerk
⇢ Optimierung über das Hopfield-Netzwerk
⇢ Andere Optimierungstechniken
⇢ Künstliches neuronales Netzwerk - Genetischer Algorithmus
⇢ Anwendungen neuronaler Netze
Ne Zhang Neuronale Netze für eine Online-Lösung zeitabhängiger linearer Ungleichungen
Bayes'sche Regularisierte Neuronale Netze für kleine und große Daten
⇢ Generalisierte Regression Neuronale Netze mit Anwendung in der Neutronenspektrometrie
Continu Ein zeitkontinuierliches, rekurrentes neuronales Netzwerk für die gemeinsame Entzerrung und Dekodierung - ⇢ Aspekte der Implementierung der analogen Hardware
⇢ Direkte Signalerkennung ohne Datenunterstützung: Ein funktionaler Netzwerkansatz von MIMO
⇢ Künstliches neuronales Netzwerk als FPGA-Trigger zum Nachweis von Neutrino-induzierten Luftschauern
⇢ Vom Fuzzy-Expert-System zum künstlichen neuronalen Netzwerk: Anwendung auf die unterstützte Sprachtherapie
⇢ Neuronale Netze für die Diagnose von Gasturbinen
⇢ Anwendung neuronaler Netze (NNs) für die Klassifizierung von Strukturfehlern
⇢ Gewittervorhersage mit künstlichen neuronalen Netzen
⇢ Analyse der Auswirkungen von Partikeln in der Luft auf die Verunreinigung in der Stadt mit Hilfe von Hybrid Neuronalen Netzen
⇢ Fortgeschrittene Methoden in der Sensitivitätsanalyse auf neuronalen Netzen mit ihren ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Anwendungen im Bauingenieurwesen
⇢ Künstliche Neuronale Netze in der Produktionsplanung und Ertragsvorhersage von Halbleiter-Wafer-Fertigungssystemen
⇢ Neuronales Netzwerk Inverse Modellierung zur Optimierung