Artificial Neural Network

✴Este aplicativo de Rede Neural Artificial explicará o Básico para tópicos intermediários.✴

►O assunto das redes neurais artificiais amadureceu em grande parte nos últimos anos. E, especialmente com o advento da computação de altíssimo desempenho, o assunto assumiu um tremendo significado e tem um grande potencial de aplicação nos anos mais recentes.►

►Neste aplicativo Rede Artificial Neural, estaremos definindo o que basicamente significa uma rede neural. E como um nome indica, na verdade, o termo redes neurais deriva-se da origem do cérebro humano, ou do sistema nervoso humano, que consiste em uma interconexão paralela massivamente grande de um grande número de neurônios. E isso alcança diferentes tarefas, diferentes tarefas perceptivas, tarefas de reconhecimento, etc., em um tempo incrivelmente pequeno. Mesmo em comparação com os computadores de desempenho muito alto de hoje. em que um computador pode ser feito para imitar a grande quantidade de interconexões e a rede. Isso existe entre todas as células nervosas, pode ser usado para fazer algumas tarefas complexas de processamento, onde os computadores de alto desempenho de hoje também não podem fazer, esse assunto é o que vamos abordar.►

Na tecnologia da informação, uma rede neural é um sistema de hardware e / ou software padronizado após a operação de neurônios no cérebro humano. Redes neurais - também chamadas de redes neurais artificiais - são uma variedade de tecnologias de aprendizagem profunda.

As redes neurais artificiais são métodos de previsão baseados em modelos matemáticos simples do cérebro. Eles permitem relações não-lineares complexas entre a variável de resposta e seus preditores.

►As redes neurais artificiais (RNAs) são modelos estatísticos diretamente inspirados e parcialmente modelados em redes neurais biológicas. Eles são capazes de modelar e processar relações não-lineares entre entradas e saídas em paralelo.


❰ Uma rede neural profunda (DNN) é uma RNA com várias camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída. Semelhante às RNAs rasas, as DNNs podem modelar relações não-lineares complexas. ❱

【Alguns tópicos importantes são listados aqui】

⇢ Conceitos Básicos
⇢ Blocos de Construção
⇢ Aprendizagem e Adaptação
⇢ Aprendizagem Supervisionada
⇢ Aprendizagem não supervisionada
⇢ Quantificação vetorial de aprendizado
⇢ Teoria da Ressonância Adaptativa
⇢ Mapas de recursos auto-organizáveis ​​de Kohonen
⇢ Associar Rede de Memória
Ne Rede Neural Artificial - Redes Hopfield
⇢ Máquina Boltzmann
⇢ Rede Brain-State-in-a-Box
⇢ Otimização usando a rede Hopfield
⇢ Outras técnicas de otimização
Ne Rede Neural Artificial - Algoritmo Genético
⇢ Aplicações de redes neurais
Ne Redes Neurais de Zhang para Solução On-line de Desigualdades Lineares Variáveis ​​no Tempo
Ne Redes Neurais Regularizadas Bayesianas para Pequenos e Grandes Dados
Ne Redes Neurais de Regressão Generalizada com Aplicação em Espectrometria de Neutrões
⇢ Uma Rede Neural Recorrente Contínua para Equalização e Decodificação de Conjuntos - ⇢ Aspectos Analógicos de Implementação de Hardware
⇢ Detecção direta de sinal sem auxílio de dados: uma abordagem de rede funcional MIMO
Ne Rede Neural Artificial como um FPGA Trigger para uma Detecção de Chuvas de Ar Induzidas por Neutrinos
⇢ Do Sistema Especialista Fuzzy à Rede Neural Artificial: Aplicação à Terapia da Fala Assistida
⇢ Redes Neurais para Diagnóstico de Turbinas a Gás
⇢ Aplicação de redes neurais (NNs) para classificação de defeitos de tecido
Pr Previsões de tempestades usando redes neurais artificiais
⇢ Analisando o Impacto do Material Particulado no Ar sobre Contaminação Urbana com a ⇢ Ajuda de Redes Neurais Híbridas
⇢ Métodos Avançados em Análise de Sensibilidade em Redes Neurais com suas Aplicações em Engenharia Civil
Ne Redes Neurais Artificiais no Planejamento da Produção e Previsão de Produtividade do Sistema de Fabricação de Wafer Semicondutor de ⇢ ⇢ ⇢ ⇢
Inver Modelagem Inversa de Rede Neural para Otimização