Artificial Neural Network

✴Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan ini akan Menjelaskan topik Dasar hingga menengah.✴

►Subjek jaringan saraf tiruan telah matang sebagian besar selama beberapa tahun terakhir. Dan terutama dengan munculnya komputasi berkinerja sangat tinggi, subjek telah memiliki signifikansi luar biasa dan memiliki potensi aplikasi yang sangat besar dalam beberapa tahun terakhir. ►

►Dalam aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan ini, kita akan mendefinisikan apa arti jaringan syaraf pada dasarnya. Dan seperti namanya, sebenarnya istilah jaringan saraf berasal itu berasal dari otak manusia, atau sistem saraf manusia, yang terdiri dari interkoneksi paralel besar-besaran besar-besaran sejumlah besar neuron. Dan itu mencapai tugas yang berbeda, tugas persepsi yang berbeda, tugas pengenalan dll, dalam jumlah waktu yang sangat kecil. Bahkan dibandingkan dengan komputer berkinerja sangat tinggi saat ini. dimana komputer dapat dibuat untuk meniru jumlah besar interkoneksi dan jaringan. Yang ada di antara semua sel saraf, dapatkah itu digunakan untuk melakukan beberapa tugas pemrosesan yang rumit di mana komputer berkinerja tinggi saat ini juga tidak dapat melakukan, subjek ini adalah yang akan kita bahas.

✴Dalam teknologi informasi, jaringan saraf adalah sistem perangkat keras dan / atau perangkat lunak yang berpola setelah operasi neuron di otak manusia. Jaringan saraf - juga disebut jaringan saraf tiruan - adalah berbagai teknologi pembelajaran yang mendalam. ☆

► Jaringan saraf tiruan adalah metode peramalan yang didasarkan pada model matematika otak yang sederhana. Mereka memungkinkan hubungan nonlinear yang kompleks antara variabel respons dan prediktornya. ☆

► Jaringan saraf tiruan (JST) adalah model statistik yang secara langsung terinspirasi oleh, dan sebagian dimodelkan pada jaringan saraf biologis. Mereka mampu memodelkan dan memproses hubungan nonlinear antara input dan output secara paralel. ☆


❰ Jaringan saraf dalam (DNN) adalah JST dengan banyak lapisan tersembunyi antara lapisan input dan output. Mirip dengan JST dangkal, DNN dapat memodelkan hubungan non-linear yang kompleks. ❱

【Beberapa topik penting Terdaftar Di Sini】

⇢ Konsep Dasar
⇢ Blok Bangunan
⇢ Pembelajaran dan Adaptasi
⇢ Pembelajaran Terawasi
Learning Pembelajaran tanpa pengawasan
⇢ Belajar Kuantisasi Vektor
⇢ Teori resonansi adaptif
⇢ Peta Fitur Pengaturan Mandiri Kohonen
⇢ Hubungkan Jaringan Memori
⇢ Jaringan Syaraf Tiruan - Jaringan Hopfield
⇢ Mesin Boltzmann
⇢ Jaringan Otak-Negara-dalam-Kotak
⇢ Optimasi Menggunakan Hopfield Network
⇢ Teknik Optimasi Lainnya
⇢ Jaringan Syaraf Tiruan - Algoritma Genetika
⇢ Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan
⇢ Zhang Neural Networks untuk Solusi Online dari Ketidaksamaan Linear yang Memvariasikan Waktu
⇢ Jaringan Syaraf Resmi Bayesian untuk Data Kecil dan Besar
⇢ Jaringan Saraf Regresi Umum dengan Aplikasi dalam Neutron Spectrometry
⇢ Jaringan Syaraf Berulang Berulang-Kali-Waktu untuk Penyamaan dan Dekode Bersama - ⇢ Aspek Implementasi Perangkat Keras Analog
⇢ Deteksi Sinyal Langsung Tanpa Bantuan Data: Pendekatan Jaringan Fungsional MIMO
⇢ Jaringan Saraf Tiruan sebagai Pemicu FPGA untuk Deteksi Neutrino-Induced Air Showers
⇢ Dari Sistem Pakar Fuzzy ke Jaringan Saraf Tiruan: Aplikasi ke Terapi Bicara dengan Bantuan
⇢ Jaringan Saraf Tiruan untuk Diagnosis Turbin Gas
⇢ Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan (NNs) untuk Klasifikasi Cacat Kain
⇢ Prediksi Badai Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
⇢ Menganalisis Dampak Materi Partikulat Udara terhadap Kontaminasi Perkotaan dengan ⇢ Bantuan Jaringan Saraf Hibrid
⇢ Metode Lanjutan dalam Analisis Sensitivitas Berbasis Jaringan Saraf dengan ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Aplikasi dalam Teknik Sipil
⇢ Jaringan Saraf Tiruan dalam Penjadwalan Produksi dan Prediksi Hasil dari Fabric W ⇢ ⇢ ⇢ Sistem Pabrikasi Wafer Semikonduktor
⇢ Pemodelan Pembalikan Jaringan Saraf Tiruan untuk Optimasi