Artificial Neural Network

App Ứng dụng Mạng thần kinh nhân tạo này sẽ giải thích các chủ đề cơ bản đến trung gian.

► Chủ đề của mạng lưới thần kinh nhân tạo đã trưởng thành đến một mức độ lớn trong vài năm qua. Và đặc biệt với sự ra đời của điện toán hiệu năng rất cao, chủ đề này đã có một ý nghĩa to lớn và có tiềm năng ứng dụng rất lớn trong những năm gần đây.

►Trong ứng dụng Mạng thần kinh nhân tạo này, chúng tôi sẽ xác định về cơ bản mạng lưới thần kinh là gì. Và như một cái tên, thực ra thuật ngữ mạng lưới thần kinh bắt nguồn từ bộ não con người hay hệ thần kinh của con người, bao gồm một mối liên kết song song lớn của một số lượng lớn tế bào thần kinh. Và điều đó đạt được các nhiệm vụ khác nhau, các nhiệm vụ nhận thức khác nhau, các nhiệm vụ công nhận, v.v., trong một khoảng thời gian nhỏ đáng kinh ngạc. Ngay cả khi so sánh với máy tính hiệu năng rất cao hiện nay. theo đó một máy tính có thể được tạo ra để bắt chước số lượng lớn các kết nối và kết nối mạng. Điều đó tồn tại giữa tất cả các tế bào thần kinh, nó có thể được sử dụng để thực hiện một số tác vụ xử lý phức tạp mà ngày nay máy tính hiệu năng cao cũng không thể làm được, chủ đề này là thứ mà chúng ta sẽ giải quyết.

✴Trong công nghệ thông tin, mạng lưới thần kinh là một hệ thống phần cứng và / hoặc phần mềm được tạo khuôn sau khi hoạt động của các tế bào thần kinh trong não người. Mạng lưới thần kinh - còn được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo - là một loạt các công nghệ học tập sâu.

► Mạng lưới thần kinh có lợi là các phương pháp dự báo dựa trên các mô hình toán học đơn giản của não. Chúng cho phép các mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa biến trả lời và các yếu tố dự đoán của nó.

► Mạng thần kinh có lợi (ANN) là các mô hình thống kê được truyền cảm hứng trực tiếp và được mô hình hóa một phần trên các mạng thần kinh sinh học. Chúng có khả năng mô hình hóa và xử lý các mối quan hệ phi tuyến giữa đầu vào và đầu ra song song.


Mạng nơ ron sâu (DNN) là một ANN có nhiều lớp ẩn giữa các lớp đầu vào và đầu ra. Tương tự như ANN nông, DNN có thể mô hình các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp. ❱

【Vài chủ đề quan trọng được liệt kê ở đây】

Khái niệm cơ bản
Khối xây dựng
Học tập và thích ứng
Học có giám sát
Học không giám sát
Học lượng tử hóa vector
Lý thuyết cộng hưởng thích ứng
Bản đồ tính năng tự tổ chức của Kohonen
Mạng bộ nhớ liên kết
Mạng thần kinh nhân tạo - Mạng Hopfield
Máy Boltzmann
Mạng lưới trạng thái não bộ
Tối ưu hóa bằng mạng Hopfield
Các kỹ thuật tối ưu hóa khác
Mạng nơ ron nhân tạo - Thuật toán di truyền
Ứng dụng của mạng nơ-ron
⇢ Mạng lưới thần kinh Zhang cho giải pháp trực tuyến về bất bình đẳng tuyến tính theo thời gian
Mạng nơ ron thường xuyên Bayesian cho dữ liệu nhỏ
Mạng lưới thần kinh hồi quy tổng quát với ứng dụng trong phép đo phổ neutron
Mạng thần kinh tái phát liên tục trong thời gian liên tục để cân bằng và giải mã chung - Các khía cạnh triển khai phần cứng tương tự
Phát hiện tín hiệu trực tiếp mà không cần hỗ trợ dữ liệu: Phương pháp tiếp cận mạng chức năng MIMO
Mạng nơ-ron nhân tạo như một công cụ kích hoạt đồ họa để phát hiện các vòi hoa sen do neutrino gây ra
Từ hệ thống chuyên gia mờ đến mạng nơ ron nhân tạo: Ứng dụng vào trị liệu ngôn ngữ hỗ trợ
Networks Mạng lưới thần kinh để chẩn đoán tuabin khí
Ứng dụng Mạng nơ ron (NN) để phân loại khuyết tật vải
Dự đoán giông bão sử dụng mạng nơ ron nhân tạo
Phân tích tác động của vật chất hạt trong không khí đối với ô nhiễm đô thị với Trợ giúp của mạng lưới thần kinh lai
Phương pháp nâng cao trong phân tích độ nhạy dựa trên mạng thần kinh với các ứng dụng ⇢ ⇢ của họ trong kỹ thuật dân dụng
Networks Mạng lưới thần kinh nhân tạo trong lập kế hoạch sản xuất và dự đoán năng suất của ⇢ Hệ thống chế tạo wafer bán dẫn
Mô hình nghịch đảo mạng thần kinh để tối ưu hóa