Що таке НЕЙРОННИМИ МЕРЕЖАМИ Англійською - Англійська переклад

• neural networks

Приклади вживання Нейронними мережами Українська мовою та їх переклад на Англійською

Як і багато інших дослідників, Nord також стурбований непроникністю результатів, отриманих нейронними мережами;
Like many AI researchers, Nord is also concerned about the impenetrability of results produced by neural networks;

Експертні правила висновків, можуть генеруватися нейронними мережами, а побіжні правила отримують за допомогою статистичного вивчення.
Expert rules of inference can be generated by neural networks, and generating rules are obtained through statistical training.

Фактично, практично кожна публікація, що надходить з дослідницької групи Google, прямо зараз має дещо збуту з нейронними мережами.
In fact, almost every publication coming out of Google's research arm right now has something to do with neural networks.

GQN насправді є двома нейронними мережами- є мережа, яка вивчається зображень, а друга, яка створює нові перспективи.
The GQN is actually two neural networks- there's a network that learns from the images and a second one that generates new perspectives.

Військових підштовхує розвиток безпілотних автомобілів, машинного зору і підвищення точності в розпізнанні зображень нейронними мережами.
The military is pushing the development of unmanned vehicles, machine vision and improved accuracy in recognizing images with neural networks.

Тесла розробила власний кремній для керування нейронними мережами, які він використовує для обробки зору у своєму програмному забезпеченні AutoPilot.
Tesla has developed its own silicon for running the neural networks it uses to do vision processing in its AutoPilot software.

Штучні нейронні мережі(ANNs) або коннекціоністські системи- це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин.
Artificial neural networks(ANNs) or connectionist systems are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains.

ARM NN- це міст між існуючими нейронними мережами та ARM-процесорами і перетворюється з одного типу коду в більш оптимізований формат ARM.
The ARM NN is a bridge between existing neural networks and ARM processors and translates from one type of code to a more optimized ARM format.

Деякі програми навіть імітують структуру людського мозку, що в комплекті з нейронними мережами, які допомагають людям, призводять до того, що машини можуть вирішувати проблеми.
Some programs even mimic the way the human brain is structured, complete with neural networks that help humans and now machines solve problems.

За допомогою математичного запису Розенблат описав схему не примітивного перцептрону, таку як схема виключного«або», яке в той час обробляти нейронними мережами було неможливо.
With mathematical notation, Rosenblatt described circuitry not in the basic perceptron, such as the exclusive-or circuit that could not be processed by neural networks at the time.

Компанія Google розробила свій власний комп'ютерний чіп(Tensor Processing Unit) для управління глибокими нейронними мережами і технологію штучного інтелекту, яка заново винаходить способи роботи інтернет-служб.
Google has designed its own computer chip for driving deep neural networks, an AI technology that is reinventing the way Internet services operate.

Тобто поки ми плануємо комодитизацію юридичних послуг, конструктори контрактів і надання послуг штучним інтелектом з нейронними мережами, не виключено, що юридичні послуги як такі зникнуть.
So, while we're planning to commoditize legal services, develop agreement builders, and provide services using the artificial intelligence with neural networks, legal services may actually disappear.

Нейронні мережі зберігання та вибірки великої пам'яті(англ. large memory storage and retrieval, LAMSTAR) є швидкими нейронними мережами глибинного навчання з багатьма шарами, які можуть використовувати багато фільтрів одночасно.
Large memory storage and retrieval neural networks(LAMSTAR) are fast deep learning neural networks of many layers that can use many filters simultaneously.

Її десятиріччя інвестицій у простір GPGPU, здається, залишило його добре позиціонуваним, щоб вирішувати нові ринки, що розвиваються, з навантаженням на висновок, глибинними нейронними мережами та штучним інтелектом.
Its decade of investment into the GPGPU space appears to have left it well positioned to tackle new emerging markets in inference workloads, deep neural networks, and artificial intelligence.

Безперечно, є відмінності між обчислювальними і біологічними нейронними мережами, хоча після того, як мережа навчена, процес отримання результату з образу виявляється досить схожий.
There are certainly differences between computational and biological neural networks- although after a network is trained, the process of, say, getting a result from an image seems rather similar.

Вони досягли великого піднесення разом з популярністю опорно-векторних машин(ОВМ) у 1990-х роках, коли було виявлено, що ОВМ є конкурентноздатним у порівнянні з нейронними мережами на таких задачах як розпізнавання рукописного введення.
They rose to great prominence with the popularity of the support vector machine(SVM) in the 1990s, when the SVM was found to be competitive with neural networks on tasks such as handwriting recognition.

Так як пошукові машини стали розумнішими, у них є ІІ з нейронними мережами і він успішно навчається так як водять постійно нові алгоритми що б викинути всі старі сайти в самий кінець пошукової видачі.
Since the search engines have become smarter, they have AI with neural networks and it successfully learns because they constantly drive new algorithms to throw out all the old sites at the very end of the search.

IBM Research, яка добилася того, що TrueNorth- одна з перших користувацьких мікросхем для введення в дію, прагне зробити це знову за допомогою гібридної аналогово-цифрової мікросхемної архітектури, яка також може тренуватися з повністю підключеними глибокими нейронними мережами.
IBM Research, which brought TrueNorth- one of the first custom inferencing chips- to life, is aiming to do it again with a hybrid analog-digital chip architecture that can also train fully-connected deep neural networks.

Почерпнувши трохи натхнення з відкриттів нейронауки, вони експериментували зі штучними нейронними мережами- шарами математично симулированных нейронів, які можна було привчити до активації у відповідь на певні вхідні дані.
Taking loose inspiration from neuroscience, they were experimenting with artificial neural networks- layers of mathematically simulated neurons that could be trained to fire in response to certain inputs.

Але однією проблемою з нейронними мережами є те, що вони, як правило, надзвичайно енергоємні, і не обов'язково підходять для мобільних пристроїв або такого роду слабкі"розумні" колонки, які нещодавно стали настільки популярними.
But one problem with neural networks is that they tend to be extremely power intensive, and not necessarily suited to mobile devices or the kind of low-power“smart” speakers that have recently become so popular.

Наприклад, у розрідженій розподіленій пам'яті[en] та ієрархічній часовій пам'яті[en] зразки, закодовані нейронними мережами, використовуються як адреси для асоціативної пам'яті, з«нейронами», що по суті слугують шифраторами та дешифраторами адреси.
For example, in sparse distributed memory or hierarchical temporal memory, the patterns encoded by neural networks are used as addresses for content-addressable memory, with"neurons" essentially serving as address encoders and decoders.

Ключовим активатором відновлення зацікавленості нейронними мережами та навчанням був алгоритм зворотного поширення Вербоса[en](1975), який ефективно розв'язував проблему виключного«або», і загалом прискорив навчання багатошарових мереж..
Key trigger for renewed interest in neural networks and learning was Werbos's(1975) backpropagation algorithm that effectively solved the exclusive-or problem and more generally accelerated the training of multi-layer networks..

За останні роки прогрес дозволив створювати комплексні інтегровані системи з сотнями і тисячами камер, які здатні записувати відео високої якості, зберігати його тижнями, а алгоритми з нейронними мережами можуть на льоту розпізнавати обличчя та номерні знаки автомобілів.
Only in the recent years the technological progress made it possible to create complex integrated systems with hundreds and thousands of cameras capable of recording high-quality video, storing it for weeks with neural network algorithms being designed to recognize faces and car numbers.

Ключовим активатором відновлення зацікавленості нейронними мережами та навчанням був алгоритм зворотного поширення Вербоса[en](1975), який ефективно розв'язував проблему виключного«або», і загалом прискорив навчання багатошарових мереж..
A key trigger for renewed interest in neural networks and learning was Werbos's(1975) backpropagation algorithm that effectively solved the exclusive-or problem by making the training of multi-layer networks feasible and efficient.

Команда розпізнавання мовника під проводом Ларрі Гека(англ. Larry Heck) досягла першого значного успіху з глибинними нейронними мережами в обробці мовлення, який було продемонстровано 1998 року на Оцінці розпізнавання мовника NIST(National Institute of Standards and Technology), і пізніше опубліковано в журналі Speech Communication.
Heck's speaker recognition team achieved the first significant success with deep neural networks in speech processing in the 1998 National Institute of Standards and Technology Speaker Recognition evaluation.

Папір«Багатофункціональний навчальний процес з нейронними мережами для голосового запиту»«Розвиток розважальної платформи» був представлений на 24-й Міжнародній конференції ACM SIGKDD, присвяченій пошуку та вивченню знань, яка відбулася нещодавно в Об'єднаному Королівстві.
The paper, Multi-Task Learning with Neural Networks for Voice Query Understanding Entertainment Platform, was presented at the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery& Data Mining held recently in the United Kingdom.