توضیحات
‘With respect to the ever-increasing developments in artificial intelligence and artificial neural network applications in different scopes such as medicine, industry, biology, history, military industries, recognition science, space, machine learning and etc., Neural Networks: History and Applications first discusses a comprehensive investigation of artificial neural networks. Next, the authors focus on studies carried out with the artificial neural network approach on the emotion recognition from 2D facial expressions between 2009 and 2019. The major objective of this study is to review, identify, evaluate and analyze the performance of artificial neural network models in emotion recognition applications. This compilation also proposes a simple nonlinear approach for dipole mode index prediction where past values of dipole mode index were used as inputs, and future values were predicted by artificial neural networks. The study was also conducted for seasonal dipole mode index prediction because the dipole mode index is more prominent in the Sep-Oct-Nov season. A subsequent study focuses on how mammography has a high false negative and false positive rate. As such, computer-aided diagnosis systems have been commercialized to help in micro-calcification detection and malignancy differentiation. Yet, little has been explored in differentiating breast cancers with artificial neural networks, one example of computer-aided diagnosis systems. The authors aim to bridge this gap in research. The penultimate chapter reviews the general conditions under which synaptic plasticity most effectively takes place to support the supervised learning of a precise temporal code. Then, the accuracy of each plasticity rule with respect to its temporal encoding precision is examined, and the maximum number of input patterns it can memorize using the precise timings of individual spikes as an indicator of storage capacity in different control and recognition tasks is explored. In closing, a case study is presented centered on an intelligent decision support system that is built on a neural network model based on the Encog machine learning framework to predict cryptocurrency close prices’–
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
با توجه به پیشرفتهای روزافزون در کاربردهای هوش مصنوعی و شبکههای عصبی مصنوعی در حوزههای مختلف مانند پزشکی، صنعت، زیستشناسی، تاریخ، صنایع نظامی، علوم تشخیص، فضا، یادگیری ماشین و غیره، شبکههای عصبی: تاریخچه و کاربردها ابتدا یک بررسی جامع از شبکه های عصبی مصنوعی را مورد بحث قرار می دهد. در مرحله بعد، نویسندگان بر مطالعات انجام شده با رویکرد شبکه عصبی مصنوعی بر روی تشخیص احساسات از حالات چهره دو بعدی بین سالهای 2009 تا 2019 تمرکز دارند. هدف اصلی این مطالعه بررسی، شناسایی، ارزیابی و تحلیل عملکرد مدلهای شبکه عصبی مصنوعی است. در برنامه های تشخیص احساسات این مجموعه همچنین یک رویکرد غیرخطی ساده را برای پیشبینی شاخص حالت دوقطبی پیشنهاد میکند که در آن مقادیر گذشته شاخص حالت دوقطبی به عنوان ورودی استفاده میشود و مقادیر آینده توسط شبکههای عصبی مصنوعی پیشبینی میشوند. این مطالعه همچنین برای پیشبینی شاخص حالت دوقطبی فصلی انجام شد، زیرا شاخص حالت دوقطبی در فصل سپتامبر – اکتبر – نوامبر برجستهتر است. مطالعه بعدی بر این موضوع تمرکز دارد که چگونه ماموگرافی دارای نرخ منفی کاذب و مثبت کاذب بالایی است. به این ترتیب، سیستمهای تشخیصی به کمک رایانه برای کمک به تشخیص میکروکلسیفیکاسیون و تمایز بدخیمی تجاری شدهاند. با این حال، در تمایز سرطان سینه با
tag : دانلود کتاب شبکه های عصبی: تاریخچه و کاربردها , Download شبکه های عصبی: تاریخچه و کاربردها , دانلود شبکه های عصبی: تاریخچه و کاربردها , Download Neural Networks: History and Applications Book , شبکه های عصبی: تاریخچه و کاربردها دانلود , buy شبکه های عصبی: تاریخچه و کاربردها , خرید کتاب شبکه های عصبی: تاریخچه و کاربردها , دانلود کتاب Neural Networks: History and Applications , کتاب Neural Networks: History and Applications , دانلود Neural Networks: History and Applications , خرید Neural Networks: History and Applications , خرید کتاب Neural Networks: History and Applications ,
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.