NEURAL NETS 한국어 뜻 - 한국어 번역

• 신경망을
• 신경 망을

영어에서 Neural nets 을 사용하는 예와 한국어로 번역

Neural Nets.
년 신경.

MIT CSAIL research offers a fully automated way to peer inside neural nets.
MIT, 스스로 구조물을 만드는 로봇 'M-블록' 개발 VIDEO: MIT CSAIL research offers a fully automated way to peer inside neural nets.

Neural Nets is a special class of machine learning models.
신경 네트는 특별한 종류의 기계 학습 모델입니다.

A couple of years ago, Google and Facebook demonstrated deep neural nets that could find faces in photos as well as humans- and humans are really good at this!
몇 년 전, 구글과 페이스 북은 찾을 수 깊은 신경망을 보여 주었다 사진뿐만 아니라 인간의 얼굴 - 인간이 정말 좋다!

Neural nets, which arose from AI research, produced automated fingerprint identification systems used worldwide.
AI 연구에서 파생된 신경망(Neural nets)은 전세계에서 사용되고 있는 자동 지문 인식 시스템을 만들어냈다.

Version 11.1 extends the Wolfram Language's state-of-the-art capabilities in machine learning, neural nets, audio processing, robust statistics and much more.
버전 11.1은 기계 학습, 신경망, 음성 처리, 기술 통계 분야의 Mathematica 및 Wolfram 언어의 최첨단 기능을 확장하였습니다.

Since Neural Nets attracted a lot of attention over the last few years.
지난 몇 년 동안 신경 회로가 많은 관심을 끌었기 때문에.

If we considered a scenario where people use Google voice search for just three minutes a day and we ran deep neural nets for our speech recognition system on the processing units we were using, we would have had to double the number of Google data centers!”.
사람들이 하루에 3분만 구글 보이스 검색을 이용하게 되고 우리가 음성인식 시스템을 위한 심층신경망을 가동하게 되면 구글 데이터 센터의 수를 두 배로 늘려야 한다.'.

By pitting two neural nets against one another(adversarial), the system can start with minimal instructions and produce novel outcomes(generative).
두 개의 신경망을 서로 대항하여 (적대적인)시스템은 최소한의 지시로 시작하여 새로운 결과를 생성 할 수 있다.

McCarthy convinced Minsky, Claude Shannon, and Nathaniel Rochester to help him bring together U.S. researchers interested in automata theory, neural nets, and the study of intelligence.
McCarthy 는 Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathaniel Rochester 등이 그를 도와 오토마타 (Automata) 이론, 신경망 (Neural Network), 지능 (Intelligence) 에 대한 연구에 관심이 있는 미국의 연구자들을 모을 것이라고 확신했다.

Not only do neural nets offer an extremely powerful tool to solve very tough problems, but they also offer fascinating hints at the workings of our own brains, and intriguing possibilities for one day creating.
신경망은 매우 어려운 문제를 해결하는 매우 강력한 도구를 제공 할뿐만 아니라, 우리 자신의 뇌의 작동에 매혹적인 힌트를 제공하고, 진정한 지능형 기계를 만드는 하루 흥미로운 가능성을 제공합니다.

JEFF: I did feel like once we kind of did a little bit more work, maybe another month of dabbling, then it seemed like, hey, we can actually tackle problems using neural nets-- that people have felt like they're the right abstraction for a long time, but maybe they would suddenly start to work in real problems if we could apply lots of computation.
제프 딘: 너도 알다시피, 일단 우리가 조금 더 일했으면, 어쩌면 또 다른 달 물에 빠진 것 같았 어 그게, 헤이, 우리는 실제로 사람들이 신경망을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다 오랫동안 올바른 추상화를 느꼈다 하지만 어쩌면 그들은 진짜 문제에서 갑자기 일하기 시작할 것입니다.

Was the first year that neural nets grew to prominence as Alex Krizhevsky used them to win that year's ImageNet competition(basically, the annual Olympics of computer vision)- dropping the classification error record from 26% to 15%, an astounding improvement at the time.
년은 알렉스 Krizhevsky가 그 해의 ImageNet 대회(기본적으로 컴퓨터 비전의 연례 올림픽)에서 우승하는 데 사용되면서 신경망이 두드러지게 증가한 첫 해였으며, 분류 오류 기록을 26%에서 15%로 떨어뜨리면서 놀라운 개선을 이룬다.

The term"Pattern Theory" was introduced by Ulf Grenander in the 70's as a name for a field of applied mathematics which gave a theoretical setting for a large number of related ideas, techniques and results from fields such as computer vision, speech recognition, image and acoustic signal processing, pattern recognition and its statistical side, neural nets and parts of artificial intelligence….
그것은 매혹적인 독서하고, 우리가 여기있는 아이디어를 적용의 범위의 생각을 도입 일부 의견을 인용: 용어는 "패턴 이론"Ulf Grenander하여 70 '에 도입된 컴퓨터 응용 수학의 한 분야에 대한 비전, 음성 인식 등 관련 아이디어, 기술과 필드에서 결과의 큰 숫자에 대한 이론을 알려준 이름으로 s, 영상 및 음향 신호 처리, 패턴 인식 및 통계적 측면, 신경망과 인공 지능의 부분….

With this, the SVM catapulted to the front again, leaving neural nets behind and mostly nothing interesting until about 2011, where Deep Neural Networks began to take hold and outperform the Support Vector Machine, using new techniques, huge dataset availability, and much more powerful computers.
이것으로, 지원 벡터 기계는 다시 전면에 발사, 뒤에 신경 망을 떠나 거의 아무것도 흥미로운 2011, 어디 깊은 신경 망 은 개최 하 고 지원 벡터 기계를 능가 하기 시작 했다, 새로운 기술을 사용 하 여, 거 대 한, 데이터 집합 가용성, 그리고 훨씬 더 강력한 컴퓨터.

Now, in a group with so many IT people, I do have to mention what I'm not going to talk about, and that is that your field is one that has learned an enormous amount from living things, on the software side. So there's computers that protect themselves, like an immune system, and we're learning from gene regulation and biological development. And we're learning from neural nets, genetic algorithms, evolutionary computing.
자, IT 분야에 종사하는 분이 많은 그룹에서 저는 제가 언급하지 않을 것에 대해서 말해야 할거구요, IT의 소프트웨어 분야는 상당 부분을 생물체로 배웠다는 것을 말해야 합니다. 마치 면역 시스템처럼 스스로를 방어하는 컴퓨터가 있습니다, 그리고 우리는 유전자 규칙과 생물학적 발전으로부터 배웁니다 또한 우리는 신경망과 유전 알고리즘과 진화적인 컴퓨팅으로부터도 배우죠.

PhonicMind seems to be using deep neural net.
PhonicMind은 딥 신경망을 사용하고있는 것 같습니다.

Advanced ones, yes. If you had Data's neural net.
고급형이지, 그래. 데이터 신경망을 가지고 있다면.

Neural Net, yesterday's dreams are today's reality.
신경 네트만 있으면 어제의 꿈은 오늘 현실이 됩니다.

Adversarial Attacks on Face Detectors using Neural Net based Constrained Optimization.
참고 위 기술 관련 논문명은 'Adversarial Attacks on Face Detectors using Neural Net based Constrained Optimization' 해당 논문(다운받기).

And the more I do that, the more I build a neural net, in my brain, that I accept that that's possible.
점점 더 그렇게 알아갈수록 제가 그것이 가능하다는 것을 받아들이는 더 많은 신경망들이 저의 뇌에 만들어지죠.

So, without understanding these fundamental things, you will never be able to reason why your neural net is not performing well.
그래서, 이러한 기본적인 것 들을 이해 하지 않고, 당신은 당신의 신경망이 잘 수행 되지 않습니다 이유를 추론할 수 없을 것입니다.

The system starts with a neural net that does not know anything about Go.
시스템은 이동의 게임에 대해 아무것도 모르는 신경 네트워크와 함께 시작 됩니다.

To make sense of all of this data, a new onboard computer with over 40 times the computing power of the previous generation runs the new Tesla-developed neural net for vision, sonar and radar processing software.
이전 세대보다 40배 이상 빠른 연산력을 제공하는 새로운 온보드 컴퓨터는 데이터 처리 과정에서 Tesla가 독자적으로 개발한 새로운 시야 확보용 신경 회로망과 음파 및 레이더 처리 소프트웨어를 실행합니다.

But his neural net is freakin' nuked?
하지만 그의 신경망은 괴롭다?

Maynard reports that the neural net has improved the predictive ability of the model by up to 15%.
DNN(Deep Neural Network)은 신용 평가 모델의 예측 능력을 최대 15%까지 개선시킵니다.

If you feed a neural net enough photos of your mom, it can learn to recognize her.
신경망에 어머니의 사진을 충분히 집어넣으면, 신경망은 어머니를 알아보는 법을 배운다.

Jeff Hawkins argued that neural net research ignores the essential properties of the human cortex, preferring simple models that have been successful at solving simple problems.
Jeff Hawkins는 신경망 연구자들이 대뇌 피질의 본질적인 성질을 무시하고 간단한 문제들을 성공적으로 해결하는 간단한 모델을 추구했다고 말했다.

영어 문장에서 "neural nets"를 사용하는 방법

Answer: Because neural nets cannot be back-tested!

We've discussed what neural nets are earlier.

Modern neural nets provide an interesting example.

Any user of neural nets knows this.

Deep neural nets that learn computation functions.

What about Neural Nets and Its Variants?

Simplifying Neural Nets by Discovering Flat Minima.

Simplifying neural nets by discovering flat minima.

RISC, CISC and Neural Nets are introduced.

Neural nets are also supposed to learn.

한국어 문장에서 "신경망을"를 사용하는 방법

아직 실험단계이지만, 뇌 신경망을 모방한 것이죠.

1995년 신경망을 제끼고 스타로 등극한 머신러닝.

확장칼만필터등 고전적인 시스템동정, 신경망을 이용한 방법.

AI는 인공 신경망을 기반으로 스스로 학습한다.

신경망을 기반으로 한 딥러닝(심화학습)이 적용됐다는 것이다.

케라스(Keras)라는 새로운 라이브러리를 설치해 신경망을 구현한다.

신경망을 학습시키는 데 유용한 정규화 형태입니다.

이미지를 분석하는 신경망을 어떻게 만드는지 배운다.

신경망을 이용한 루프검지기 차종분류 알고리즘 정보과학회논문지.

하지만 요수아는 끝까지 신경망을 파고들었다”고 말했다.