Sztuczne sieci neuronowe (ANN) to modele obliczeniowe inspirowane strukturą i funkcją sieci neuronowych ludzkiego mózgu. Modele te zaprojektowano do przetwarzania ogromnych ilości danych i uczenia się na nich, umożliwiając im podejmowanie decyzji, rozpoznawanie wzorców i rozwiązywanie złożonych problemów. SSN składają się z połączonych ze sobą węzłów, czyli neuronów, zorganizowanych w warstwy. Informacje przepływają przez sieć, a każdy neuron przetwarza dane wejściowe i przekazuje je następnej warstwie. Głębokie sieci neuronowe (DNN) to specyficzny typ SSN obejmujący wiele warstw ukrytych pomiędzy warstwą wejściową i wyjściową. Te ukryte warstwy umożliwiają sieciom DNN naukę skomplikowanych reprezentacji danych wejściowych, co prowadzi do bardziej wyrafinowanych możliwości podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów. Programiści często korzystają z DNN podczas tworzenia inteligentnych aplikacji, które wymagają zaawansowanych możliwości uczenia się i przetwarzania. Sztuczne sieci neuronowe stanowią podstawę różnych algorytmów głębokiego uczenia się, w tym rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania mowy. Trenując na dużych zbiorach danych, sieci ANN mogą wyodrębniać istotne cechy i wzorce ze złożonych danych, umożliwiając wykonywanie takich zadań, jak klasyfikacja obrazów, tłumaczenie językowe i synteza głosu. Aby produkt mógł zostać umieszczony w kategorii Sztuczne sieci neuronowe, musi spełniać następujące kryteria: * Zapewnij strukturę sieci złożoną z połączonych ze sobą jednostek neuronowych, aby ułatwić zdolność uczenia się. * Służyć jako podstawowa platforma do wdrażania algorytmów głębszego uczenia się, takich jak DNN. * Wspieraj integrację ze źródłami danych w celu dostarczania sieci neuronowej odpowiednich informacji do procesów uczenia się i podejmowania decyzji. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczne sieci neuronowe odgrywają kluczową rolę w postępie w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, wspierając szeroką gamę zastosowań w różnych gałęziach przemysłu.

Zgłoś nową aplikację

Google Cloud Platform

google.com

Google Cloud Platform (GCP), oferowany przez Google, to pakiet usług przetwarzania w chmurze działający w oparciu o tę samą infrastrukturę, której Google używa wewnętrznie w swoich produktach dla użytkowników końcowych, takich jak wyszukiwarka Google, Gmail, przechowywanie plików i YouTube. Oprócz z...

AWS Console

amazon.com

Amazon Web Services (AWS) jest spółką zależną Amazona dostarczającą platformy przetwarzania w chmurze i interfejsy API na żądanie osobom fizycznym, firmom i rządom na zasadzie płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem. Te usługi sieciowe przetwarzania w chmurze zapewniają różnorodne podstawowe abstra...

npm

npmjs.com

npm to menedżer pakietów dla języka programowania JavaScript obsługiwany przez firmę npm, Inc. npm to domyślny menedżer pakietów dla środowiska wykonawczego JavaScript Node.js. Składa się z klienta wiersza poleceń, zwanego także npm, oraz internetowej bazy danych publicznych i płatnych pakietów pryw...

NVIDIA Developer

developer.nvidia.com

Twórz aplikacje dzięki generatywnej sztucznej inteligencji. Doświadczaj, twórz prototypy i wdrażaj sztuczną inteligencję za pomocą gotowych do produkcji interfejsów API, które działają w dowolnym miejscu.

Tune AI

tunehq.ai

Tune AI napędza wdrażanie GenAI w przedsiębiorstwach. Jesteśmy wspierani przez Accel, Flipkart Ventures, Together Fund, Speciale Invest, Techstars i innych znaczących inwestorów TuneChat: nasza aplikacja do czatowania oparta na modelach open source TuneStudio: Nasz plac zabaw dla programistów do d...

Neuton.AI

neuton.ai

Neuton.AI – platforma Tiny ML bez kodu. Neuton.AI został zaprojektowany, aby pomóc użytkownikom automatycznie budować optymalne modele Tiny ML rozmiar i dokładność oraz osadzanie ich w dowolnym mikrokontrolerze, nawet z 8-bitową precyzją. Modele Neutona są niezwykle kompaktowe. Do 1000 razy: • mn...