Einführung in neuronale Netze

Name: Einführung in neuronale Netze
Author: Gabriel Popoola

In diesem Kapitel werden neuronale Netze vorgestellt. Sie erfahren, was sie sind und wie sie verwendet werden. Sie lernen auch die grundlegendste Art von…

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Kurs: On-Demand

Willkommen zum Kurs von Knowledge City über neuronale Netze, Einführung neuronaler Netze. In diesen Lektionen lernen Sie etwas über neuronale Netze und ihre Verwendung, neuronale Netzwerkstruktur, das einschichtige Perzeptron, Eingänge versus Ausgänge und Klassifikation versus Regression. In diesem Kapitel mit dem Titel "Einführung in neuronale Netze" Was Sie in dieser Lektion lernen werden, ist, Was ist ein neuronales Netzwerk? Was haben neuronale Netze mit maschinellem Lernen zu tun? Und was sind einige allgemeine Möglichkeiten, in denen werden neuronale Netze verwendet? Zu Beginn werde ich also darüber sprechen, was ein neuronales Netzwerk ist. Ein neuronales Netzwerk, auch bezeichnet als künstliche neuronale Netz, ist eine Maschine, die entwickelt wurde, um die Art und Weise zu modellieren, dass die Gehirn erfüllt eine bestimmte Aufgabe. Diese Aufgaben sind üblicherweise Klassifikation oder Regression. Neuronale Netze werden unter Verwendung verschiedener implementiert Algorithmen und Funktionen. Jetzt gehe ich hinein wie neuronale Netze mit maschinellem Lernen zusammenhängen. Maschinelles Lernen, um es einfach auszudrücken, ist der Prozess eines maschinellen Lernens aus Beispielen. Diese Maschinen können Computer, Telefone, oder sie können digitale Maschinen wie sein Softwareprogramme usw. Die Verwendung von neuronalen Netzen ist eine gängige Methode Lernen an Beispielen. Was das also bedeutet, ist maschinelles Lernen ist ein Prozess des maschinellen Lernens anhand von Beispielen, dann können Sie neuronale Netze als solche betrachten ein Mechanismus oder eine Gruppe von Mechanismen, damit die Maschine aus diesen Beispielen lernen kann. Einige gängige Verwendungen von neuronalen Netzen umfassen also Funktionsnäherung, Datenverarbeitung, Lernbeziehungen zwischen Datenpunkten in große Datensätze, Entwicklung von Modellen, die verwendet werden können neue und unbekannte Daten klassifizieren oder prognostizieren. Damit ist diese Lektion abgeschlossen und Als nächstes werde ich die Struktur neuronaler Netzwerke diskutieren.

Anfänger Anbieter : Gabriel Popoola 5 Lektionen · 17m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Urdu, Chinese

Kursbeschreibung

In diesem Kapitel werden neuronale Netze vorgestellt. Sie erfahren, was sie sind und wie sie verwendet werden. Sie lernen auch die grundlegendste Art von neuronalen Netzwerken kennen. Inputs und Outputs werden in diesem Kapitel besprochen und erklärt. In diesem Kapitel wird auch der Unterschied zwischen Klassifikation und Regression für neuronale Netze erläutert.

Was Sie lernen werden

Verstehen Sie, was neuronale Netzwerke sind und wie sie verwendet werden
Erkunden Sie die Struktur eines neuronalen Netzwerks
Untersuchen Sie das einschichtige Perzeptron als den grundlegendsten Typ eines neuronalen Netzwerks
Unterscheiden Sie zwischen Ein- und Ausgaben in einem neuronalen Netzwerk
Differenzieren Sie zwischen Klassifizierung und Regression für neuronale Netzwerke

Wichtige Erkenntnisse

Neuronale Netzwerke werden in diesem Kapitel eingeführt, wobei ihre Definition und Verwendung erläutert werden.
Das einschichtige Perzeptron wird als der grundlegendste Typ eines neuronalen Netzwerks präsentiert.
Ein- und Ausgaben von neuronalen Netzwerken werden diskutiert und erläutert.
Das Kapitel erklärt den Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression für neuronale Netzwerke.

Häufig gestellte Fragen

Was behandelt dieser Kurs?

Dieses Kapitel führt in neuronale Netzwerke ein, einschließlich ihrer Definition und Verwendung, des grundlegendsten Typs eines neuronalen Netzwerks, Ein- und Ausgaben sowie des Unterschieds zwischen Klassifizierung und Regression für neuronale Netzwerke.

Welche Lernziele verfolgt dieser Kurs?

Die Ziele sind, zu verstehen, was neuronale Netzwerke sind und den Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression zu verstehen.

Welche Lektionen sind in diesem Kapitel enthalten?

Die Lektionen sind Neuronale Netzwerke und ihre Verwendung, Struktur neuronaler Netzwerke, einschichtiges Perzeptron, Ein- vs. Ausgaben und Klassifizierung vs. Regression.

Mit welchen Fähigkeiten befasst sich dieser Kurs?

Er befasst sich mit Anwendungen künstlicher Intelligenz, künstlichen neuronalen Netzwerken, Backpropagation, tiefem Lernen, Methoden des tiefen Lernens und neuronaler Technik.