Що таке ДЛЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ Англійською - Англійська переклад

• for neural networks

Приклади вживання Для нейронних мереж Українська мовою та їх переклад на Англійською

Програмне середовище для нейронних мереж.
Software Environment for Neural Networks.

Spike час прибуття: Високоефективна схема кодування для нейронних мереж.
Spike arrival times: A highly efficient coding scheme for neural networks.

Поліпшення дієвості навчання та здатності до збіжності для нейронних мереж завжди було областю постійних досліджень.
Improving the training efficiency and convergence capability has always been an ongoing research area for neural network.

Ставки на спорт також стали частиною тіста для нейронних мереж.
Sports betting has also become part of the test for neural networks.

Це відкриття розблоковувало нові можливості для нейронних мереж, які можуть включати сотні мільйонів зв'язків між вузлами.
That discovery unlocked possibilities for neural networks, which can include millions of connections between their nodes.

Чи є гібридні чіпи майбутнім для нейронних мереж?
Are Hybrid Chips the Future for Neural Networks?

Таким чином, конекціоністи створили багато складних навчальних процедур для нейронних мереж.
Thus, connectionists have created many sophisticated learning procedures for neural networks.

Це відкриття розблоковувало нові можливості для нейронних мереж, які можуть включати сотні мільйонів зв'язків між вузлами.
That discovery unlocked new possibilities for neural networks, which can include hundreds of millions of connections between their nodes.

Тому ваги можуть бути навчені за допомогою стандартних ітераційний методів для нейронних мереж.
The weights could thus be learned using any of the standard iterative methods for neural networks.

Метод інфомакс[en] для нейронних мереж та іншого машинного навчання, включно з алгоритмом методу незалежних компонент[en] на основі інфомаксу.
In the infomax method for neural-net and other machine learning, including the infomax-based Independent component analysis algorithm.

Навпаки, наші мозги, які були оригінальним натхненням для нейронних мереж, містять мільярди нейронів, які здатні щось робити одночасно.
In contrast, our brains, which were the original inspiration for neural networks, have billions of neurons that are all capable of doing something at the same time.

Дано експериментальну оцінку якості навчальних множин, сформованих з даних різних типів для нейронних мереж за критеріями повторюваності та cуперечності.
The experimental estimation of quality of the training sets, which are generated of data of various types for neural networks, by criteria of repeatability and discrepancy is given.

Дійсно, були деякі практичні застосування для нейронних мереж- наприклад, візуальне розпізнавання символів- однак їх було мало і вони були розрізнені.
I knew that there were practical applications of neural networks out there- like for visual character recognition- but they were few and far between.

Воррен Маккалох та Волтер Піттс[en][1](1943) створили обчислювальну модель для нейронних мереж на основі математики та алгоритмів, названою пороговою логікою.
Warren McCulloch and Walter Pitts[2](1943) created a computational model for neural networks based on mathematics and algorithms called threshold logic.

Наприклад, Програмне середовище для нейронних мереж(SENN) компанії безперервно удосконалюється і адаптується до нових видів використання, включаючи оптимізацію газових і вітряних турбін.
For example, the company's Software Environment for Neural Networks(SENN) is being continuously refined and adapted to new and evolving applications, including the optimization of gas turbines and wind turbines.

Крім того, дослідники, які беруть участь в пошуку алгоритмів навчання для нейронних мереж, поступово розкривають загальні принципи, що дозволяють машині, що вчиться, бути успішною.
Furthermore, researchers involved in exploring learning algorithms for neural networks are gradually uncovering general principles that allow a learning machine to be successful.

Крім того, дослідники, які беруть участь в пошуку алгоритмів навчання для нейронних мереж, поступово розкривають загальні принципи, що дозволяють машині, що вчиться, бути успішною.
Furthermore, researchers involved in exploring learning algorithms for neural networks are gradually uncovering generic principles which allow the sentinel dating a learning machine to be successful.

Тим не менш, він потребує великої кількості даних для навчання нейронних мереж.
Generally speaking, you always need lots of data to train neural networks.

Цей симбіоз життєво необхідний для дослідження нейронних мереж.
This symbiosis is necessary for the vitality of neural network research.

Вам потрібно багато даних для навчання нейронних мереж, і Google це точно.
You need a lot of data to train neural networks, and Google definitely has that.

Тим не менш, він потребує великої кількості даних для навчання нейронних мереж.
However, it needs a lot of data to train the neural networks that run it.

Keras: Високорівневий ППІ, написаний мовою Python для згорткових нейронних мереж TensorFlow та Theano.
Keras: A high level API written in Python for TensorFlow and Theano convolutional neural networks.

Одна з найбільших вузьких місць традиційних комп'ютерів, коли вони використовуються для роботи нейронних мереж,- це читання та запис даних.
One of the largest bottlenecks of traditional computers when they are used to run neural networks is the reading and writing of data.

Хоч теоретично Joone може бути використаний для розвитку широкого класу адаптивних систем(включаючи системи з неадаптивними елементами), він придатніший для побудови нейронних мереж зі звортним поширенням помилки.
While in theory Joone can be used to construct a wider array of adaptive systems(including those with non-adaptive elements), its focus is on backpropagation based neural networks.

Компанія працює з лікарями для розробки нейронної мережі, яка може ідентифікувати ракові клітини за допомогою додаткового мікроскопу(ARM).
The company is working with doctors to develop a neural network that can identify cancer cells using an Augmented Reality Microscope(ARM).

Після цього дані використовувалися для створення нейронної мережі- системи, в якій комп'ютер приймає рішення подібно до людського мозку.
They then used that data to create a neural network, a system in which a computer makes decisions much in the same way our brains process information.

Значна частина інтересу була приділена«квантово-надихнутій» моделі, яка використовує ідеї квантової теорії для впровадження нейронної мережі на основі нечіткої логіки.
A substantial amount of interest has been given to a“quantum-inspired” model that uses ideas from quantum theory to implement a neural network based on fuzzy logic.

Зазвичай ви повинні змусити людей позначати дані, які ви використовуєте для навчання нейронної мережі.
Usually, you have to get humans to label the data you use to train a neural network.

Кожен раз, коли та чи інша компанія заявляє, що випускає нову функцію на основі ШІ, це зазвичай означає, що вона використовує принцип машинного навчання для побудови нейронної мережі.
Whenever a company says it's coming out with a new“AI” feature, it generally means that the company is using machine learning to build a neural network.