Artificial Neural Network

✴Esta aplicación de red neuronal artificial explicará los temas básicos a intermedios.✴

►El tema de las redes neuronales artificiales ha madurado en gran medida en los últimos años. Y especialmente con el advenimiento de la computación de muy alto rendimiento, el tema ha adquirido una importancia tremenda y tiene un potencial de aplicación muy grande en los últimos años.

►En esta aplicación de Red neuronal artificial, definiremos lo que significa básicamente una red neuronal. Y como su nombre lo indica, en realidad el término redes neuronales deriva de su origen en el cerebro humano, o el sistema nervioso humano, que consiste en una interconexión paralela masivamente grande de una gran cantidad de neuronas. Y eso logra diferentes tareas, diferentes tareas de percepción, tareas de reconocimiento, etc., en una cantidad de tiempo sorprendentemente pequeña. Incluso en comparación con las computadoras de muy alto rendimiento de hoy. mediante el cual se puede hacer que una computadora imite la gran cantidad de interconexiones y la red. Eso existe entre todas las células nerviosas, ¿se puede utilizar para realizar tareas de procesamiento complejas donde las computadoras de alto rendimiento de hoy en día tampoco pueden hacerlo? Este tema es el que vamos a abordar.

✴En tecnología de la información, una red neuronal es un sistema de hardware y / o software modelado después de la operación de neuronas en el cerebro humano. Las redes neuronales, también llamadas redes neuronales artificiales, son una variedad de tecnologías de aprendizaje profundo.

►Las redes neuronales artificiales son métodos de pronóstico que se basan en modelos matemáticos simples del cerebro. Permiten relaciones complejas no lineales entre la variable de respuesta y sus predictores. ☆

►Las redes neuronales artificiales (ANN) son modelos estadísticos directamente inspirados y parcialmente modelados en redes neuronales biológicas. Son capaces de modelar y procesar relaciones no lineales entre entradas y salidas en paralelo.


❰ Una red neuronal profunda (DNN) es una ANN con varias capas ocultas entre las capas de entrada y salida. Al igual que en las ANN poco profundas, los DNN pueden modelar relaciones no lineales complejas. ❱

【Aquí se enumeran algunos temas importantes】

⇢ Conceptos básicos
⇢ Bloques de construcción
⇢ Aprendizaje y Adaptación.
⇢ Aprendizaje supervisado
Learning Aprendizaje no supervisado
⇢ Aprender la cuantización de vectores
The Teoría de la resonancia adaptativa
⇢ Mapas de funciones autoorganizadas de Kohonen
⇢ Red de Memoria Asociada
⇢ Red neuronal artificial - Hopfield Networks
Machine Máquina de Boltzmann
Network Red Brain-State-in-a-Box
⇢ Optimización utilizando la red Hopfield
⇢ Otras técnicas de optimización
⇢ Red neuronal artificial - Algoritmo genético
⇢ Aplicaciones de las redes neuronales
Networks Redes neuronales de Zhang para la solución en línea de desigualdades lineales que varían con el tiempo
Networks Redes neuronales bayesianas regularizadas para datos pequeños y grandes
Reg Redes neuronales de regresión generalizada con aplicación en espectrometría de neutrones
⇢ Una red neuronal recurrente de tiempo continuo para la ecualización y decodificación conjunta - Aspect Aspectos de implementación de hardware analógico
Det Detección de señal directa sin datos asistidos: un enfoque de red funcional MIMO
Network Red neuronal artificial como disparador de FPGA para la detección de duchas de aire inducidas por neutrinos
⇢ Del sistema experto difuso a la red neuronal artificial: aplicación a la terapia del habla asistida
Networks Redes neuronales para diagnóstico de turbinas de gas.
⇢ Aplicación de redes neuronales (NN) para la clasificación de defectos de tela
Pr Predicciones de tormenta usando redes neuronales artificiales
⇢ Análisis del impacto de las partículas en suspensión en el aire sobre la contaminación urbana con la ayuda de las redes neuronales híbridas
Methods Métodos avanzados en el análisis de sensibilidad basado en redes neuronales con sus aplicaciones Engineering ⇢ ⇢ ⇢ en ingeniería civil
⇢ Redes neuronales artificiales en la programación de la producción y la predicción del rendimiento del sistema de fabricación de obleas de semiconductores ⇢ ⇢
Model Modelado inverso de redes neuronales para optimización