Примери коришћења Искусственных нейронных на Руском и њихови преводи на Енглески
{-}
-
Official
-
Colloquial
Технология глубокого обучения основана на искусственных нейронных сетях ИНС.
В искусственных нейронных сетях эта функция также называется передаточной функцией.
В этой работе предлагается система шифрования на основе искусственных нейронных сетей типа GRNN.
Они также распространены в искусственных нейронных сетях и neuromorphic аналоговых кругооборотах VLSI.
Похожие разработки ранее велись Эдом Ритманом работа« Эксперименты в области искусственных нейронных цепей».
Применение метода искусственных нейронных сетей для определения некоторых аминокислот в бинарных смесях.
Анализ состояния теплоносителя с помощью искусственных нейронных сетей// Теплоэнергетика. 2008.
Глубокое обучение( ГО) основано на искусственных нейронных сетях, где множество слоев персептронов используются обучения.
Приняла к сведению доклад Рабочего совещания по использованию искусственных нейронных сетей для моделирования экологических данных;
Рассмотрен пример системы навигации по радио- отпечаткам wi- fi точек доступа с использованием искусственных нейронных сетей.
Были разработаны методы применения искусственных нейронных сетей для выделения сигнальных событий из фона.
Приняла решение провести рабочее совещание МСП по сельскохозяйственным культурам по вопросам использования искусственных нейронных сетей для моделирования экологических данных;
В статье представлены результаты применения искусственных нейронных сетей в задаче распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов.
Рассматривается анализ возможности построения модели классификации онкологических заболеваний с помощью слоистых искусственных нейронных сетей.
Оптические нейронные сети- реализация искусственных нейронных сетей в виде оптических систем.
Рабочее совещание по использованию искусственных нейронных сетей для моделирования экологических данных, 13 января 1998 года, Вагенинген, Нидерланды;
Написал книгу« Персептроны»( с Сеймуром Папертом), ставшую фундаментальной работой для последующих разработок в области искусственных нейронных сетей.
Дала высокую оценку описанию искусственных нейронных сетей в ежегодном докладе о ходе осуществления программы;
В теории искусственных нейронных сетей принцип« Победитель получает все» являются случаем конкурентного обучения в рекуррентных нейронных сетях.
В нем есть прогрессивный механизм оценок на основе искусственных нейронных сетей, подходящий как для новичков, так и для опытных игроков.
Применение искусственных нейронных сетей для исследования асинхронного двигателя, работающего со случайной нагрузкой// Изв. вузов« Электромеханика». 2008.
Разработка информационных технологий реального времени на основе искусственных нейронных сетей и принципов самоорганизации Профессор Филаретов Г. Ф.
Геостатистические модели и модели искусственных нейронных сетей( ИНС) использовались для пространственно-временной оценки суммарного испарения на Кубе.
Данные МСП по растительности относительно клонов клевера анализировались с использованием комбинированного метода статистического анализа и моделирования искусственных нейронных сетей ИНС.
Наиболее перспективным способом классификации сигналов для этих моделей является метод искусственных нейронных цепей благодаря малому времени обучения классификатора 98.
Полученные результаты позволяют осуществить реализацию системы для идентификации пользователя по подписи на основе комбинированного подхода, использующего аппараты математической статистики и искусственных нейронных сетей.
Новые подходы, связанные с теорией нечетких множеств, сетей Байеса и искусственных нейронных сетей, были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах.
Классификация сигналов проводится различными методами, включая линейный дискриминационный анализ, байесовскую статистику,векторный анализ, метод искусственных нейронных сетей 41, 49- 55.
Временных рядов в промышленности и экономике, в области неразрушающего контроля с применением искусственных нейронных( нейро- нечетких) и иммунных систем в металлургии, машиностроении, химической и аэрокосмической промышленности, в экономике и менеджменте;
Преимуществом технических средств посравнению с отечественными и зарубежными аналогами является применение алгоритмов искусственных нейронных сетей, что позволило существенно повысить точность и расширить пределы применения отдельных методов.