Нейронные сети отражают поведение центральной нервной системы человека, передавая компьютерным приложениям шаблоны обучения и решая проблемы в области искусственного интеллекта, такие как процесс машинного обучения. Нейронная сеть или моделируемая нейронная сеть – это связанный набор естественных или искусственных нейронов, которые используют математическую модель, позволяющую вычислять информацию. ANN (искусственная нейронная сеть) обычно является адаптивной системой, которая […]

เครือข่ายประสาทเป็นกระจกสะท้อนพฤติกรรมของระบบประสาทส่วนกลางของมนุษย์ โดยถ่ายทอดรูปแบบการเรียนรู้ไปยังแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ และช่วยแก้ปัญหาในสาขาปัญญาประดิษฐ์ เช่น กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร เครือข่ายประสาทเทียมหรือเครือข่ายประสาทเทียม คือชุดนิวรอนธรรมชาติหรือนิวรอนเทียมที่เชื่อมโยงกัน ซึ่งใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อให้ข้อมูลสามารถคำนวณได้ ANN (เครือข่ายนิวรอนเทียม) มักเป็นระบบที่ปรับตัวได้ซึ่งเปลี่ยนโครงสร้างตามข้อมูลภายนอกหรือภายในที่ไหลผ่านเครือข่าย เครือข่ายประสาทเทียมเชื่อมต่อองค์ประกอบการประมวลผลแบบง่าย (นิวรอน) ซึ่งสามารถแสดงพฤติกรรมโดยรวมที่ควบคุมโดยความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบการประมวลผลและพารามิเตอร์ขององค์ประกอบ นิวรอนเทียมได้รับการแนะนำครั้งแรกในปี 1943 โดย Warren McCulloch นักสรีรวิทยาประสาท และ Walter Pitts นักตรรกะ ซึ่งเริ่มทำงานร่วมกันที่มหาวิทยาลัยชิคาโก เครือข่ายประสาทเทียมแบบคลาสสิกประเภทหนึ่งคือเครือข่าย Hopfield แบบเรียกซ้ำ แนวคิดแรกของเครือข่ายประสาทถูกเสนอโดย Alan Turing ในเอกสาร “เครื่องจักรอัจฉริยะ” ของเขาในปี 1948 โดยเขาเรียกมันว่า “เครื่องจักรที่ไม่มีการจัดระเบียบประเภท B” แบบจำลองเครือข่ายภาพเทียมนั้นสามารถนำไปใช้ตีความฟังก์ชันจากการรับรู้และดำเนินการที่เกี่ยวข้องได้ แบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมที่ไม่ได้รับการดูแลสามารถใช้ในการแสดงข้อมูลอินพุตที่จับแนวโน้มที่สำคัญของการหมุนเวียนข้อมูลอินพุตได้ เช่น ดูเครื่อง Boltzmann (1983) และล่าสุดคืออัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถเรียนรู้ฟังก์ชันการกระจายของข้อมูลที่สังเกตได้ การเรียนรู้ในเครือข่ายประสาทเทียมนั้นมีประสิทธิภาพโดยหลักในแอปพลิเคชันที่ความซับซ้อนของข้อมูลหรือภารกิจทำให้การออกแบบฟังก์ชันดังกล่าวด้วยมือไม่สามารถทำได้จริง ดูข้อมูลเพิ่มเติม ใน Wikipedia

ニューラル・ネットワークは、人間の中枢神経系の動作を反映し、パターンを学習するコンピュータ・アプリケーションに渡され、機械学習プロセスなどの人工知能分野の問題を解決する。 ニューラル・ネットワークまたはシミュレーテッド・ニューラル・ネットワークは、情報が計算されることを可能にする数学的モデルを使用する、リンクされた天然または人工ニューロンの集合である。 ANN（人工ニューロンネットワーク）は通常、ネットワークを流れる外部または内部の情報に基づいてその構造を変化させる適応システムである。 人工ニューラルネットワークは、単純な処理要素（ニューロン）を接続し、処理コンポーネント間の結びつきとコンポーネントのパラメータによって制御されるグローバルな挙動を示すことができる。 人工ニューロンは1943年、神経生理学者のウォーレン・マッカロクと論理学者のウォルター・ピッツによって初めて導入された。 人工ニューラルネットワークの古典的なタイプのひとつに、リカレント・ホップフィールド・ネットワークがある。 ニューラルネットワークの最初の概念は、アラン・チューリングが1948年の論文「知能機械」で提唱したもので、彼はこれを「B型非組織機械」と呼んだ。 人工視覚ネットワークモデルは、知覚から機能を解釈し、関連する行動を実行するために使用できるという事実にある。 教師なしニューラルネットワークモデルは、例えばボルツマンマシン（1983年）や、最近ではディープラーニングアルゴリズムのように、観察されたデータの分布関数を本質的に学習することができる。 ニューラルネットワークの学習は、データやタスクの複雑さによって、手作業でそのような関数を設計することが現実的でないようなアプリケーションで主に効果を発揮する。 詳しくはウィキペディアを 参照

神经网络反映了人类中枢神经系统的行为，通过计算机应用学习模式，解决人工智能领域的问题，如机器学习过程。 神经网络或模拟神经网络是一组天然或人工神经元的链接，使用数学模型计算信息。 ANN（人工神经元网络）通常是一种自适应系统，可根据流经网络的外部或内部信息改变其结构。 人工神经网络将简单的处理元件（神经元）连接起来，可以说明全局行为，由处理元件和元件参数之间的联系控制。 人工神经元于 1943 年由神经生理学家沃伦-麦库洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家沃尔特-皮茨（Walter Pitts）首次提出。 递归 Hopfield 网络是人工神经网络的一个经典类型。 阿兰-图灵在 1948 年发表的论文《智能机械》中首次提出了神经网络的概念，并将其称为 “B 型无组织机器”。 人工视觉网络模型的优势在于，它们可以用来解释感知的功能，并执行相关的操作。 无监督神经网络模型可用于教授输入的表征，以捕捉输入循环的显著趋势，例如，请参阅波尔兹曼机（1983 年），以及最近的深度学习算法，它基本上可以学习观察到的数据的分布函数。 神经网络学习主要适用于因数据或任务的复杂性而无法手工设计此类函数的应用领域。 更多信息请参见维基百科

신경망은 인간 중추 신경계의 행동을 반영하여 컴퓨터 애플리케이션에 패턴을 학습하고 기계 학습 과정과 같은 인공 지능 분야의 문제를 해결하도록 전달합니다. 신경망 또는 인공 신경망은 정보를 계산할 수 있는 수학적 모델을 사용하는 자연 또는 인공 뉴런의 연결된 집합입니다. ANN(인공 신경망)은 일반적으로 네트워크를 통해 유입되는 외부 또는 내부 정보에 따라 구조를 변경하는 적응형 시스템입니다. 인공 신경망은 처리

Neural networks mirrors the behavior of the human central nervous system, passing to computer applications learning patterns and solve problems in the fields of Artificial Intelligence such as machine learning process. A Neural Network or Simulated Neural Network, is a linked set of natural or artificial neurons that use a mathematical model allowing information being

Наши ИТ-инженеры переносят основные производственные серверы из Финляндии в Германию. В связи с обновлением IP-адресов серверов имен. доступ может быть нарушен не более чем на 48 часов, но не стоит беспокоиться, так как этот процесс обычно занимает не более 2 часов. Затронутые области: – Конечные точки клиентов Все активные проекты и связанные с ними клиенты

วิศวกรไอทีของเรากำลังย้ายเซิร์ฟเวอร์การผลิตหลักจากฟินแลนด์ไปยังเยอรมนี เนื่องจากการอัปเดต IP ของเนมเซิร์ฟเวอร์ การเข้าถึงอาจหยุดชะงักไม่เกิน 48 ชั่วโมง แต่ไม่ต้องกังวล เพราะกระบวนการดังกล่าวมักใช้เวลาไม่เกิน 2 ชั่วโมง บริเวณที่ได้รับผลกระทบ: – จุดสิ้นสุดของลูกค้า โครงการที่ใช้งานอยู่ทั้งหมดและลูกค้าที่เกี่ยวข้องได้รับ IP เปล่าเพื่อเข้าถึงทรัพยากร

我们的 IT 工程师正在将核心生产服务器从芬兰迁移到德国。 由于名称服务器 IP 的更新。 访问可能会中断不超过 48 小时，但无需担心，因为这一过程通常不超过 2 小时。 受影响地区： – 客户终端 所有正在进行的项目和相关客户都已获得可访问资源的裸 IP

IT 엔지니어가 핵심 프로덕션 서버를 핀란드에서 독일로 마이그레이션하고 있습니다. 네임 서버의 IP가 업데이트되었기 때문입니다. 접속이 48시간 이상 중단될 수 있지만, 일반적으로 2시간 이상 걸리지 않으므로 걱정하지 않아도 됩니다. 영향을 받는 지역: – 고객 엔드포인트 모든 활성 프로젝트 및 관련 고객이 리소스에 액세스할 수 있는 베어 IP를 받았습니다.