Neural Networks
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی پژوهشهای کاربردی در مهندسی کامپیوتر و فن آوری اطلاعات
- کد COI اختصاصی: CITCONF03_146
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 825
نویسندگان
Computer engineering student at Azad University in Zahedan and member clubs and elite researchers
چکیده
In this article, understand the neural networks and research on the learning and recall of priority. In the beginning, a brief review is done on different types of neural networks and artificial due to its many applications has been described. The machine learning about human learning as well as well as some of the issues we raised our medical studies.At first glance the use of neural networks are:Neural networks learn to solve their problem and in fact can not be planned. The input weight each neuron makeslearning the entire network is based on the implementation of this regulation can be performed supervised orunsupervised. Artificial neural networks can contain multiple layers, or a layer of time and date. This article also looksat the neural network to simulate the neural network appears to be a recent development. Although it was foundedbefore the advent of computers and at least one major hurdle is past history and several different courses. This article, infact, prove and horizontally to display the number of the most important conclusions and compare them:but still very much a man.2: A neural network is developed and in living organisms is much more intelligence with neural networks is denser andlarger.3: In animals, ages newborn to intensify learn that they are still some areas such as language and habits they learnedfrom the elders. Example: Positioning house and sun and food through voice and movement, as well as some groups ofanimals of one kind, their own modes of communication.کلیدواژه ها
neural network, learning , artificial , Hamming , Hopfieldمقالات مرتبط جدید
- سودآوری مشتریان در خردهفروشی قطعات یدکی ماشین آلات راهسازی با رویکرد یادگیری ماشین
- ارائه روشی کارآمد جهت شناسایی کودکان نیازمند به پیوند مغز استخوان با استفاده از ترکیب طبقه بند ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم بهینه سازی فاخته
- استخراج بهینه پارامترهای تاثیر گذار الگوریتم بهینه سازی بوفالوی آفریقایی با هدف استخراج ویژگی های مهم به منظور افزایش کارایی طبقه بندی داده ها
- ارائه روشی کارآمد برای بهبود عملکرد الگوریتم بهینه سازی کلاغ سیاه به منظور افزایش صحت خوشه بندی داده ها
- استفاده از الگوریتم باور بیزین در لایه کاملا متصل شبکه عصبی کانولوشن با هدف افزایش دقت تشخیص تصاویر
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.