Artificial Neural Network

✴Questa app Artificial Neural Network spiegherà gli argomenti di base a quelli intermedi.✴

►Il soggetto delle reti neurali artificiali è maturato in larga misura negli ultimi anni. E soprattutto con l'avvento del computing ad altissime prestazioni, l'argomento ha assunto un enorme significato e ha avuto un grande potenziale applicativo negli ultimi anni.

►In questa app di Rete Neurale Artificiale, definiremo cosa significa fondamentalmente una rete neurale. E come suggerisce un nome, in realtà il termine reti neurali deriva dalla sua origine dal cervello umano, o dal sistema nervoso umano, che consistono in una massiccia interconnessione parallela di un gran numero di neuroni. E questo realizza compiti diversi, compiti percettivi diversi, compiti di riconoscimento, ecc. In un tempo incredibilmente piccolo. Anche se paragonato ai computer di oggi ad altissime prestazioni. in cui un computer può essere fatto per imitare la grande quantità di interconnessioni e il networking. Esiste tra tutte le cellule nervose, può essere utilizzato per svolgere compiti di elaborazione complessi dove anche i computer ad alte prestazioni odierni non possono fare, questo argomento è quello che stiamo per indirizzare.

✴In Information Technology, una rete neurale è un sistema di hardware e / o software modellato dopo l'operazione dei neuroni nel cervello umano. Le reti neurali - chiamate anche reti neurali artificiali - sono una varietà di tecnologie di deep learning. ☆

► Le reti neurali artificiali sono metodi di previsione basati su semplici modelli matematici del cervello. Consentono relazioni non lineari complesse tra la variabile di risposta e i suoi predittori

► Le reti neurali artificiali (ANNs) sono modelli statistici direttamente ispirati e parzialmente modellati su reti neurali biologiche. Sono in grado di modellare ed elaborare relazioni non lineari tra input e output in parallelo


❰ Una rete neurale profonda (DNN) è una RNA con più livelli nascosti tra i livelli di input e di output. Analogamente alle ANN poco profonde, i DNN possono modellare relazioni non lineari complesse. ❱

【Alcuni argomenti importanti sono elencati qui】

⇢ Concetti di base
⇢ Building Blocks
⇢ Apprendimento e adattamento
⇢ Apprendimento supervisionato
⇢ Apprendimento senza supervisione
⇢ Apprendimento della quantizzazione vettoriale
⇢ teoria adattiva della risonanza
Maps Mappe caratteristiche auto-organizzanti di Kohonen
⇢ Associa memoria di rete
⇢ Rete neurale artificiale - Hopfield Networks
⇢ Macchina Boltzmann
⇢ Rete Brain-State-in-a-Box
⇢ Ottimizzazione utilizzando Hopfield Network
⇢ Altre tecniche di ottimizzazione
⇢ Rete neurale artificiale - Algoritmo genetico
⇢ Applicazioni di reti neurali
⇢ Reti neurali di Zhang per soluzioni online di disuguaglianze lineari variabili nel tempo
⇢ Reti neurali regolarizzate bayesiane per dati Small n Big p
⇢ Reti neurali di regressione generalizzata con applicazione nella spettrometria neutronica
⇢ Una rete neurale ricorrente a tempo continuo per l'equalizzazione e la decodifica congiunte - ⇢ Aspetti di implementazione hardware analogici
⇢ Rilevamento diretto dei segnali senza l'ausilio di dati: un approccio alla rete funzionale MIMO
⇢ Rete neurale artificiale come trigger FPGA per la rilevazione di nebbie aeree indotte da neutrini
⇢ Da Fuzzy Expert System a Artificial Neural Network: Application to Assisted Speech Therapy
⇢ Reti neurali per la diagnosi di turbine a gas
⇢ Applicazione di reti neurali (NN) per la classificazione dei difetti del tessuto
⇢ Previsioni sui temporali utilizzando reti neurali artificiali
⇢ Analisi dell'impatto del particolato aerodisperso sulla contaminazione urbana con ⇢ Aiuto delle reti neurali ibride
⇢ Metodi avanzati nell'analisi di sensibilità basata su reti neurali con le loro applicazioni in ⇢ ⇢ in in ingegneria civile
⇢ Reti neurali artificiali nella pianificazione della produzione e previsione del rendimento di ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ Sistema di fabbricazione di wafer a semiconduttore
⇢ Neural Network Inverse Modeling per l'ottimizzazione