Artificial Neural Network

تعلم المفاهيم الأساسية للشبكة العصبية الاصطناعية ...

✴هذا التطبيق الشبكة العصبية الاصطناعية سوف يشرح الأساسية للموضوعات وسيطة

mat لقد نضج موضوع الشبكات العصبية الاصطناعية إلى حد كبير على مدى السنوات القليلة الماضية. وبالأخص مع ظهور الحوسبة عالية الأداء ، فإن هذا الموضوع قد اكتسب أهمية كبيرة وحقق إمكانات تطبيق كبيرة في السنوات الأخيرة.

►في تطبيق الشبكة العصبية الاصطناعية ، سنحدد ما تعنيه الشبكة العصبية أساسًا. وكما يشير الاسم ، فإن مصطلح الشبكات العصبية يشتق في الواقع أنه أصل من دماغ الإنسان ، أو النظام العصبي البشري ، الذي يتكون من ترابط كبير متوازي كبير لعدد كبير من العصبونات. وهذا يحقق مهام مختلفة ، ومهام إدراكية مختلفة ، ومهام تقدير ، وما إلى ذلك ، في فترة زمنية قصيرة بشكل مثير للدهشة. حتى بالمقارنة مع أجهزة الكمبيوتر عالية الأداء اليوم. حيث يمكن جعل الكمبيوتر لتقليد كمية كبيرة من الترابط والشبكات. هذا موجود بين جميع خلايا الأعصاب ، هل يمكن استخدامه للقيام ببعض مهام المعالجة المعقدة حيث لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر ذات الأداء العالي اليوم القيام بذلك ، هذا الموضوع هو الذي سنقوم بمعالجته.

✴ في تكنولوجيا المعلومات ، الشبكة العصبية هي عبارة عن نظام من الأجهزة و / أو البرامج التي تم تصميمها بعد تشغيل الخلايا العصبية في الدماغ البشري. الشبكات العصبية - وتسمى أيضًا الشبكات العصبية الاصطناعية - هي مجموعة متنوعة من تقنيات التعلم العميقة

are الشبكات العصبية الإصطناعية تتنبأ بأساليب مبنية على نماذج رياضية بسيطة للدماغ. إنها تسمح بعلاقات غير خطية معقدة بين متغير الاستجابة وتنبؤاته

ne الشبكات العصبية الإصطناعية (ANNs) هي نماذج إحصائية مستوحاة مباشرة من ، وشكلت جزئيا على الشبكات العصبية البيولوجية. وهم قادرون على نمذجة ومعالجة العلاقات غير الخطية بين المدخلات والمخرجات بالتوازي

❰ الشبكة العصبية العميقة (DNN) هي ANN مع طبقات مخفية متعددة بين طبقات المدخلات والمخرجات. وكما هو الحال مع الشبكات ANN الضحلة ، يمكن لـ DNN أن تقوم بتطوير علاقات معقدة غير خطية. ❱

【بعض الموضوعات الهامة مدرجة هنا】

⇢ مفاهيم أساسية

⇢ بناء كتل

⇢ التعلم والتكيف

⇢ التعليم المشرف

⇢ التعلم دون اشراف

⇢ تعلم كميت المتجهات

Res نظرية الرنين التكيفي

⇢ Kohonen ميزة التنظيم الذاتي للخرائط

⇢ المنتسب شبكة الذاكرة

Ne الشبكة العصبية الاصطناعية - شبكات Hopfield

⇢ آلة بولتزمان

⇢ شبكة Brain-State-in-a-Box

⇢ الأمثل باستخدام شبكة Hopfield

⇢ تقنيات التحسين الأخرى

Ne الشبكة العصبية الاصطناعية - الخوارزمية الجينية

⇢ تطبيقات الشبكات العصبية

⇢ Zhang Neural Networks للحل عبر الإنترنت للتفاوتات الخطية المتغيرة للوقت

⇢ Bayesian Regularized Neural Networks for Small n big p Data

⇢ معممة الشبكات العصبية الانحدار مع التطبيق في الطيف النيوتروني

Ne ﺷﺑﮐﺔ ﻋﺻﺑﯾﺔ ﻣﺗﮐررة ﻣﺗواﺻﻟﺔ اﻟوﻗت ﻟﻟﻣﺳﺎواة و ﻓك اﻟﺗﺷﮐﯾل - ﺟواﻧب ﺗﻧﻔﯾذ اﻷﺟﮭزة اﻟﻧظﯾﻔﺔ

⇢ كشف الإشارات المباشرة دون استخدام البيانات: نهج الشبكة الوظيفية MIMO

⇢ شبكة عصبية اصطناعية كمشغل FPGA لاكتشاف زخات الهواء التي يسببها النيوترينو

⇢ من نظام خبير غامض إلى الشبكة العصبية الاصطناعية: تطبيق على علاج الكلام بمساعدة

⇢ الشبكات العصبية لتشخيص توربينات الغاز

⇢ تطبيق الشبكات العصبية (NNs) لتصنيف عيوب النسيج

⇢ توقعات العواصف الرعدية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

⇢ تحليل تأثير الجسيمات المحمولة جواً على التلوث الحضري بمساعدة Ne مساعدة الشبكات العصبية المختلطة

⇢ طرق متقدمة في تحليل الحساسية القائمة على الشبكات العصبية مع تطبيقاتها في الهندسة المدنية

⇢ الشبكات العصبية الاصطناعية في جدولة الإنتاج وتوقع الغلة في نظام تصنيع ويفر لشبه أشباه الموصلات ⇢ ⇢ ⇢ ⇢ ⇢

⇢ نمذجة عكسية الشبكة العصبية من أجل التحسين