Projekty pre Neural Networks

Neurónové siete sú artefakty spojené s spracovania informácií paradigmy založeného na spôsobe , akým neurónov - mozgové bunky - práca v ľudskej mysli . Neurónové siete môžu byť implementované v hardvéru alebo softvéru . Základnou myšlienkou je , že mnoho samostatných jednotiek - umelé neuróny - sú spojené takým spôsobom , že spoje sú premenlivé . Vzhľadom k tomu , neurónové siete naučiť sa riešiť problém, silné prepojenie zmeniť . Skutočná sila neurónové siete paradigmy je , že neurónové siete sa môžu naučiť riešiť zložité problémy s bežnými programovacími technikami . Feedforward siete Projekty

dopredná siete naučiť sa rozpoznávať vzory . Sieť sa zobrazí veľký reprezentatívny zbierku dobrých a zlých vzorov , a povedal , ktoré sú ktoré . V priebehu doby , spojenie medzi neurónmi sú upravené tak , aby v mieste , kde sú aj nové modely sú správne identifikované . Súčasné využitie dopredných sietí identifikovať písomné znaky , podpisy a odtlačky prstov . Model doprednej je dobré použiť na projekty , ktoré sa musí naučiť rozlišovať dobré vzory zo zlých vzorov . Aktuálne výskumné projekty zahŕňať identifikáciu rakovinové bunky , trendy na trhu cenných papierov a podozrivé žiadosti o úver
Kohonenovy siete Projekty

Kohonenovy siete , alebo samoorganizujúce sa mapy , práca bez dozoru . ; sú zobrazené veľké množstvo vzorov , ale nie je povedané , ktoré sú dobré alebo zlé . Kohonen Sieťky skupine príklady do klastrov a pri danom nový vzor , správne zaradiť nový vzor do správnej skupiny . Súčasné využitie sietí Kohonen patrí automatické jazykové systémy , ktoré sa používajú pre klasifikáciu zvukov ich prepojením vždy k najbližšej platnej fonémy . Kohonenovy siete sú vhodné pre akýkoľvek projekt , kde existuje veľa príkladov prípravy , ale oni nie sú zaradené do dobrých alebo zlých príkladov . Súčasný výskum v sieťach Kohonen patrí predvídanie a riadenie autonómnych vozidiel počasie .
Obojsmerné Asociatívne pamäti Projekty

Obojsmerný Asociatívne pamäte ( Bams ) sa používa , keď dve komplexné vektorov musia byť v rovnováhe . Sú dynamicky nastaviť silu prepojenie medzi dvoma úrovňami neurónov . BAM je odlišný od ostatných nervových čistých architektúry v tom , že udržiava učenie , ako systém funguje - učenie nie je nikdy úplne dokončená . Súčasné využitie Bams zahŕňajú systémy zabudované do telefónov a modemov do rovnováhy - a vyruší - linky Echos . Mali by byť použité vždy , keď musí byť kontinuálne vzdelávanie v priebehu trvania projektu . Aktuálne výskumné projekty zahŕňajúce Bams zahŕňajú systémy , aby rovnováha , čo sa len dopredu a dozadu pohybu - . Ako systémy , ktoré vyvažujú tyč sa konala na jednom konci pohybom bod vyváženia a staré
rekurzívne siete projekty

rekurzívne siete pracovať s modelmi časových radov . Časť výstupu systému sa privádza späť do vstupu a prepojenie medzi umelé neuróny sa upraví tak , sieť môže správne identifikovať sekvenciu vstupných úrovní . Súčasné aplikácie zahŕňajú robotické rameno okamihy a automatickú detekciu vzniku epileptických záchvatov . Tento model by mal byť používaný s projektmi , ktoré sa týkajú štruktúry , ktoré sa konajú v priebehu času . Súčasný výskum zahŕňa systémy , ktoré dopĺňajú a kontrolujú protetické systémy - umelé ruky a nohy
.

• Predchádzajúca strana: Ako mám napáliť DVD RW ? 
• Ďalšia strana: Rozdiel medzi káblových žľabov Cable & metra Conduit Cable