PL
 |
EN
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
  1. 2 Journal of KONBiN
  2. 2 Przegląd Elektrotechniczny
  3. 2 Przegląd Włókienniczy - Włókno, Odzież, Skóra
  4. 1 Acta Geologica Polonica
  5. 1 ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
Więcej...
Autorzy help
  1. 2 Ampuła Dariusz
  2. 2 Drobina R.
  3. 2 Grecka A.
  4. 2 Lewandowski S.
  5. 2 Pisarek J.
Więcej...
Lata help
  1. 3 2019
  2. 1 2018
  3. 1 2017
  4. 2 2016
  5. 3 2010
Więcej...
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 20

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  neuron
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Applying of neural networks for testing of tracers with usign of emprical data
Ampuła Dariusz
Scientific Journal of Polish Naval Academy
|
2019
|
R. 60 nr 3 (218)
5--23
EN
An attempt of designing artificial neural networks for empirical laboratory test results tracers No. 5, No. 7 and No. 8 was introduced in the article. These tracers are applied in cartridges with calibres from 37 mm to 122 mm which are still used and stored both in the marine climate and land. The results of laboratory tests of tracers in the field of over 40 years of tests have been analysed. They have been properly prepared in accordance with the requirements that are neces-sary to design of neural networks. Only the evaluation module of these tracers was evaluated, because this element of tests, fulfilled the necessary assumptions needed to build artificial neural networks. Several hundred artificial neural networks have been built for each type of analysed tracers. After an in-depth analysis of received results, it was chosen one the best neural network, the main parameters of which were described and discussed in the article. Received results of working built of neural networks were compared with previously functioning manual evaluation module of these tracers. On the basis conducted analyses, proposed the modification of functioning test methodology by replacing the previous manual evaluation modules through elaborated au-tomatic models of artificial neural networks. Artificial neural networks have a very important feature, namely they are used in the prediction of specific output data. This feature successfully used in diagnostic tests of other elements of ammunition.
PL
W artykule przedstawiono próbę zaprojektowania sztucznych sieci neuronowych dla empirycz-nych wyników badań laboratoryjnych smugaczy nr 5, nr 7 i nr 8. Smugacze te stosowane są w nabojach o kalibrach od 37 mm do 122 mm, które są ciągle użytkowane i magazynowane za-równo w klimacie morskim, jak i lądowym. Analizie poddano wyniki badań laboratoryjnych smu-gaczy, które otrzymywano przez ponad czterdzieści lat. Zostały one odpowiednio przygotowane, zgodnie z wymogami projektowania sieci neuronowych. Ocenie poddano moduł ocenowy smuga-czy, ponieważ ten element badań spełniał niezbędne założenia potrzebne do zbudowania sztucz-nych sieci neuronowych. Zbudowano kilkaset sztucznych sieci neuronowych dla każdego rodzaju analizowanego smugacza. Po analizie otrzymanych wyników wybrano po jednej najlepszej sieci neuronowej. Ich główne parametry zostały opisane. Wyniki działania zbudowanych sieci neuro-nowych zostały porównane z funkcjonującym dotychczas manualnym modułem ocenowym smu-gaczy. Na podstawie analiz zaproponowano modyfikację funkcjonującej metodyki badawczej poprzez zastąpienie ręcznych modułów ocenowych opracowanymi automatycznymi modelami sztucznych sieci neuronowych.
2
Content available remote Low computational complexity algorithm for recognition highly corrupted QR codes based on Hamming-Lippmann neural network
Kvyetnyy Roman N., Ivanov Yuriy Yu., Pivoshenko Volodymyr V., Kulyk Yaroslav A., Knysh Bogdan P., Smolarz Andrzej, Muslimov Kuanysh, Turgynbekov Yerbol
Przegląd Elektrotechniczny
|
2019
|
R. 95, nr 4
162--166
EN
This article describes the architecture of the Hamming-Lippmann neural network and the math of the modified learning-recognition algorithm and presents some practical aspects for using it for solving an image recognition task. We have created software using C# programming language, that utilized this network as an additional error-correcting procedure, and have solved the task of recognition highly corrupted QR codes (with a connection to the database). Experimental results, of finding the optimal parameters for this algorithm, are presented. This neural network doesn’t require time-consuming computational procedures and large amounts of memory, even for high-resolution and big size images.
PL
W tym artykule opisano architekturę sieci neuronowej Hamminga-Lippmanna oraz matematykę zmodyfikowanego algorytmu rozpoznawania uczenia się, a także przedstawiono kilka praktycznych aspektów korzystania z niej w celu rozwiązania zadania rozpoznawania obrazu. Stworzyliśmy oprogramowanie wykorzystujące język programowania C #, który wykorzystał tę sieć jako dodatkową procedurę korekty błędów i rozwiązaliśmy zadanie rozpoznawania wysoce uszkodzonych kodów QR (w połączeniu z bazą danych). Przedstawiono wyniki eksperymentalne poszukiwania optymalnych parametrów dla tego algorytmu. Opisywana neuronowa nie wymaga czasochłonnych procedur obliczeniowych i dużej ilości pamięci, nawet w przypadku obrazów o wysokiej rozdzielczości i dużych rozmiarach.
3
Content available remote Neural networks for tested MG artillery fuses
Ampuła Dariusz
Journal of KONBiN
|
2019
|
Vol. 49, iss. 4
157--186
EN
The article presents the information about the usage of artificial neural networks. The automation process of neural networks of the analysed evaluation data results is highlighted. The kinds of MG type artillery fuses are described and the kinds of cartridges’ calibres, in which they are used, are also specified. The way of preparation of databases of test results to computer simulation is described. Building of neural networks determining the main technical parameters and sizes of learning, test and validation sets is characterized. The summary for chosen active neural networks for individual kinds of the analysed MG type artillery fuses is presented. Graphs of learning, values of sensibility indicators and fragments of prediction sheets for the chosen neural networks were shown.
PL
W artykule przedstawiono informację dotyczącą kierunków zastosowania sztucznych sieci neuronowych. Podkreślono fakt automatyzacji przez sieci neuronowe procesów ocenowych analizowanych wyników danych. Opisano rodzaje zapalników artyleryjskich typu MG, określono również rodzaje kalibrów nabojów w których są one stosowane. Opisano sposób przygotowania baz wyników badań do symulacji komputerowych. Scharakteryzowano budowane sieci neuronowe, określając ich główne parametry techniczne oraz wielkości zbiorów uczącego, testowego i walidacyjnego. Przedstawiono podsumowania dla wybranych aktywnych sieci neuronowych dla poszczególnych rodzajów analizowanych zapalników artyleryjskich typu MG. Pokazano wykresy uczenia, wartości wskaźników wrażliwości oraz fragmenty arkuszy predykcji dla wybranych sieci neuronowych.
4
Content available Forecasting economic and financial indicators by supply of deep and recovery neural networks
Boyko N., Ivanets A., Bosik M.
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
|
2018
|
Vol. 7, No 2
3--8
EN
This paper studies the potential of the application of the Recurrent Neural Networks, as well as the Deep Neural Networks in the field of the finances and trading. In particular, their use in the stock price predicting software. The concepts of the RNNs and DNNs are provided and explained thoroughly. Both techniques RNNs and DNNs are utilized in the implementation of the stock price predicting software. Two separate versions of the software are created in order to demonstrate the main differences between the algorithms, as well as to determine the best of the two. Each version is thoroughly examined. The comparison of each of the algorithms is performed and highlighted. Examples of the implementations of the software, utilizing each of the algorithms on big volumes of stock data, for stock price prediction are provided. The article summarizes the concept of stock price prediction backed by the popular machine learning algorithms and its application in the nowadays world.
5
Content available Development a Forecasting Method of Friction Pairs Wear of the Current Collection
Antonov A. V., Bolshakov Y. L., Sychenko V. G.
Problemy Kolejnictwa
|
2017
|
Z. 177
13--19
EN
Purpose: Development a forecasting method of friction pairs wear of the current collection on electric rail transport. Relevance: The most costly in the operation of the electrified railway transport are maintenance and repair of contact networks and pantographs. The costs magnitude depends of the catenary type, electric rolling stock, materials of the friction pair „contact wire – contact strip” and environment parameters. For today there is no consensus regarding the choice of the pantograph contact strips type for the specific operating conditions of the electric rolling stock. Therefore, the resource elements of the friction pair ineffi ciently used. A solution to this problem would be to a forecasting method of friction pairs wear of the current collection. Scientific novelty: Developed a method forecasting wear of contact wires and contact strips basis on the of the neural network model. To build a neural network was used the experimental dependences and was taken into account the change pressing force of the pantograph along span of the catenary, current value, current collecting elements type and modify the parameters environment. Practical importance: The proposed method allows to estimate the wear of the contact pair without the necessity for additional bench tests. This will significantly increase the effectiveness of the design new and modernization of alreadyexploited contact network sections.
PL
Cel: Opracowanie metody prognozowania zużycia par ciernych urządzeń odbierających prąd w kolejowej trakcji elektrycznej. Znaczenie: Utrzymanie i naprawa systemu sieci trakcyjnej i pantografów są najbardziej kosztowne w eksploatacji elektrycznego taboru kolejowego. Wielkość kosztów zależy od typu sieci trakcyjnej, elektrycznego taboru kolejowego, materiałów, z których są wykonane pary cierne, tzn. przewodu jezdnego i nakładki stykowej oraz parametrów środowiska. Do dzisiaj nie dokonano wyboru typu nakładki stykowej pantografu dla konkretnych warunków eksploatacji elektrycznego taboru kolejowego. W związku z tym, właściwości elementów par ciernych nie są efektywnie wykorzystywane. Rozwiązaniem tego problemu może być metoda prognozowania zużycia par ciernych urządzeń odbierania prądu. Innowacja naukowa: Opracowana metoda prognozowania zużycia par ciernych przewodu jezdnego i nakładki stykowej jest oparta na modelu sieci neuronowej. W celu zbudowania sieci neuronowej wykorzystano zależności eksperymentalne i wzięto pod uwagę zmianę sił nacisku na pantograf wzdłuż przewodu trakcyjnego, wartość prądu, typy elementów urządzeń odbierania prądu i zmiany parametrów środowiska. Znaczenie praktyczne: Zaproponowana metoda pozwala ocenić zużycie pary ciernej przewodu bez konieczności przeprowadzenia dodatkowych badań stanowiskowych, co znacznie zwiększy efektywność projektowania nowych i modernizacji już istniejących odcinków sieci trakcyjnej.
6
Sztuczne sieci neuronowe i kierunki ich zastosowań w przemyśle. Inspiracje biologiczne sztucznych sieci neuronowych, ich historia oraz matematyczny model neuronu do zastosowań inżynierskich
Drobina R., Grecka A., Lewandowski S.
Przegląd Włókienniczy - Włókno, Odzież, Skóra
|
2016
|
nr 5
19--23
EN
Artificial intelligence is a branch of computer science who create computer programs that simulate intelligent human behavior. The main task of the study of artificial intelligence is designing machines and computer programs capable of carrying out certain functions of the mind and the human senses not amenable to simple numeric algorithmization. Particularly important are artificial neural networks useful to look for more complex relationships between input and output. A neural network is a mathematical paradigm modeling of biological activity and neutral system used to perform calculations. The article presents the biological inspirations and history of the development of artificial neural networks (ANN).
7
Sztuczne sieci neuronowe i kierunki ich zastosowań w przemyśle. Podstawowe rodzaje sztucznych sieci neuronowych
Drobina R., Grecka A., Lewandowski S.
Przegląd Włókienniczy - Włókno, Odzież, Skóra
|
2016
|
nr 7
26--31
EN
The article presents the basic types of artificial neural networks (ANN), designed to solve the regression problems, engineering applications, engineering manufacturing as well as in industrial conditions. The group included these networks are Adaline network, Madaline networks, linear, unidirectional network perpceptron type of multi-layer (MLP), Generalized Regression Neural Networks (GRNN) and a network of radial basis function (RBF).
8
The Neurevise - software for three-dimensional visualization and editing of neuron morphology data files
Jarzina M., Józefiak P., Szulc M., Rybarczyk A.
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
|
2010
|
No. 63
69-78
EN
Neurevise is a brand new software solution, capable of displaying three-dimensional representations of neural cells, stored in text files with a standard "swc" extension. This paper describes its implementation, focusing on programming techniques and underlying technology responsible for displaying the three-dimensional image as well as the editing features. It also highlights the simple yet effective design of the customizable user interface, alternative input methods and stereoscopic rendering. Moreover, the article presents the ability of the application to correct errors in the neuron morphology descriptions, both automatically and on user's demand.
9
Światłowodowe sieci neuronowe
Pisarek J., Dróżdż H., Kamiński P.
Pomiary, Automatyka, Komputery w Gospodarce i Ochronie Środowiska
|
2010
|
nr 2
21-24
PL
Wśród sieci neuronowych szczególną rolę odgrywają sieci analogowe, odznaczające się bardzo dużą szybkością działania i stosowane w ultraszybkich inteligentnych sterownikach i systemach diagnostyki czasu rzeczywistego. W pracy przedstawiono wybrane typy optycznych sieci neuronowych oraz koncepcję budowy układów małego stopnia integracji w oparciu o dostępne elementy stosowane w technologiach światłowodowych. Przedstawione została koncepcja przetwarzania hybrydowego w oparciu o dostępne handlowo podzespoły optoelektroniczne, w tym matryce obrazowe CMOS. Efektem końcowym może być budowa sieci przetwarzających informacje z szybkością rzędu 1000 GB/s.
EN
The analog networks are performed the special part among neural networks The analog networks are very speed. This is important for application in ultraquick intelligent drivers and systems of the diagnostics in the real time. On the job chosen types of optical neural networks and the ideas of the construction of the net with small degree of the integration are proposed on the base on accessible elements from technologies of optical fibre. The optical network can to convert information with the speed of the row 1000 GB/s.
10
Content available remote A fuzzy - neuron model of the ship propulsion risk prediction
Brandowski A., Mielewczyk A., Nguyen H., Frąckowiak W.
Journal of KONBiN
|
2010
|
No. 1 (13)
117-128
EN
A prediction model is presented of the ship propulsion risk, i.e. a risk of the consequences of loss of the ship propulsion capability. This is an expert model based on opinions elicited by the ship power plant operators. The risk level depends, among other things, on the reliability state of the ship propulsion system components. This state is defined by operators in a linguistic form. The formal risk model parameters are determined by means of a neural network.
PL
Przedstawiony został model predykcji ryzyka napędowego statku, czyli ryzyka konsekwencji utraty zdolności do realizacji przezeń funkcji napędu. Jest to model ekspertowy, oparty na opiniach uzyskanych od operatorów siłowni okrętowych. Poziom ryzyka zależy między innymi od stanów niezawodnościowych urządzeń systemu napędowego statku. Stany te wyznaczają operatorzy w formie lingwistycznej. Parametry formalnego modelu ryzyka wyznacza się siecią neuronową.
11
Content available remote Modele matematyczne transmisji sygnałów w aksonach neuronów oraz w strukturach nerwowych serca
Horyachko V., Howykowycz M., Horyachko T.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2009
|
R. 85, nr 4
104-106
PL
W pracy przedstawiono modele matematyczne transmisji sygnałów w aksonach neuronów oraz w strukturach nerwowych serca. Rozpatrzono również przepływ krwi w aortach serca. Modele te oparte są na obwodach o parametrach rozłożonych. Pokazano rozwiązania numeryczne odpowiednich równań różniczkowych cząstkowych drugiego rzędu. Podane wyniki mogą posłużyć do tworzenia kompleksowego modelu pobudzania serca i przepływu krwi między komorami i aortami.
EN
The article describes the mathematical models of excitation transmission in an axon of a neuron and in a heart conducting systems as well as a model of blood flow in vessels based on the theory of electrical circuits with distributed parameters. In the developed models the straight line method is used for solving differential equations with partial derivatives.
12
Artificial intelligence as a tool for enhancing work efficiency in transportation enterprises
Cisko Š., Tomáš K.
Logistyka
|
2009
|
nr 6
CD-CD
EN
This article dealt with artificial intelligence. The neural networks application in economic sciences sprang out of two substantial facts. First of them was significant progress in exploring of this technology and its possible usage. Further significant impuls was triggered by rapid development of computing machinery and subsequent availability of sufficient computing performance it brought about to ordinary users)
PL
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie aktualnego stanu zastosowań systemów elektronicznej wymiany informacji (EDI) w przedsiębiorstwach sektora TSL (Transport, Spedycja i Logistyka) oraz zasugerowanie przyszłych zastosowań w zakresie. Elementem składowym niniejszego artykułu są zaprezentowane wyniki ankiety internetowej wśród przedsiębiorstw sektora TSL dotyczące zastosowań systemów EDI w tych przedsiębiorstwach.
13
Content available remote Programowanie analogowych sieci neuronowych
Gola A., Pisarek J.
Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Edukacja Techniczna i Informatyczna
|
2008
|
T. 3
143-153
EN
The project of the analog neural network, constructed on generally accessible electronic components is presented. A digitally programmable potentiometers and operating-amplifiers are used in the construction. The projected by authors computer programs to the coaching of this network are presented too. There are used two algorithms. The linear programming algorithm with the regularization module is applied to the coaching of the lineal network. The gradient algorithm is proposed to the programming of the analog network with any architecture.
14
Content available remote Jaws and dentition in an Early Triassic, 3-dimensionally preserved eugeneodontid skull (Chondrichthyes)
Mutter R., Neuman A.
Acta Geologica Polonica
|
2008
|
Vol. 58, no. 2
223-227
EN
Neutron scans of a concretion with a 3-dimensionally preserved partial skull from the Lower Triassic Vega Phroso Siltstone Member of the Sulphur Mountain Formation (western Canada), previously assigned to Caseodus, reveal that upper jaws were absent in this eugeneodontid. Large, anteriorly deep lower jaws housed relatively few and large tooth files and enclosed a narrow anterior mouth cavity together with the symphysial tooth whorl, which is situated on the mandibular rostrum. The symphysial teeth are slender-conical in antero-occlusal view and do not appear to possess a transversal crest. The taxonomic significance of tooth morphology and absence of upper jaws is discussed. This eugeneodontid yields evidence of another group of rather primitive fishes surviving the end-Permian extinction event. The architecture of oral cavity and dentition suggests these chondrichthyans were specialized on preying on disc-shaped or flat, presumably shelled organisms.
15
Content available Comparative study of divers oscillators
Karaliunas B., Shulskis D.
Prace Instytutu Elektrotechniki
|
2006
|
Z. 226
19-44
EN
In this paper several classical neural oscillators (FitzHugh-Nagumo, Van der Pol, Hodgkin-Huxley) were studied. Although there are many known different oscillators, the Hodgkin-Huxley oscillator was more deeply investigated. Systems of two interconnected Hodgkin-Huxley neurons were also analyzed. Relationships between frequency and input current amplitude were found.
PL
Artykuł omawia kilka klasycznych oscylatorów neutralnych (FitzHug-Nagumo, Van der Pol, Hodgkin-Huxley). Jakkolwiek znanych jest wiele różnych oscylatorów, jednak oscylator Hodgkin-Huxley został zbadany dokładniej. Przeanalizowano też układy dwu połączonych neuronów Hodgkin-Huxley. Podano zależność częstotliwości od amplitudy prądu wejściowego.
16
Content available Konstruowanie eksperymentalnego węzła sieci LON
Szydełko W.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2005
|
R. 51, nr 1
28-30
PL
W opracowaniu omówiono sposób przygotowania eksperymentalnego węzła sieci LON (Local Operating Network). Przedstawiono uniwersalną konstrukcję przydatną w pracach badawczych o do celów dydaktycznych. Przedstawiono sposób konfiguracji sieci.
EN
In the paper preparation method of experimentalLON node has been described. A universal device that can be used in research and teatching has been presented. The method of network configuration has been presented.
17
Content available remote Metoda wyznaczania kąta zwilżania z wykorzystaniem sieci RBF
Dzieślewska J.
Problemy Eksploatacji
|
2004
|
nr 4
27-38
PL
W artykule przedstawiono możliwość zastosowania sieci neuronowej do wyznaczania kąta zwilżania na podstawie obrazu zarejestrowanego przez urządzenie do pomiaru kąta zwilżania opracowane w Instytucie Technologii Eksploatacji. Opisano model sieci neuronowej realizującej aproksymację konturu kropli równaniem krzywej. Korzystając z wyznaczonego równania krzywej wyznaczono kąt zwilżania. Przeprowadzono szereg badań mających na celu wykrycie wpływu zmiany parametrów sieci na wielkość szukanego kąta. Ostatnim etapem opisanych prac była weryfikacja uzyskanych efektów i porównanie wyników z wynikami uzyskanymi innymi metodami obliczeniowymi.
EN
The paper presents the possibility of the application of neural networks to measuring the contact angle, on the basis of the image, registered by the device for measuring the contact angle developed in ITeE. The author describes a model of neural network, which approximates drop's contour. The contact angle was calculated with the use of curve's equation. The author explores how the network's parameters influence the value of the contact angle. In the closing part of the paper the author compares results obtained by using neural networks with results received by application of other methods.
18
Content available remote Mathematical model of architecture and learning processes of artificial neural networks
Bielecki A.
TASK Quarterly : scientific bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
|
2003
|
Vol. 7, No 1
93-114
EN
A mathematical model of architecture and learning processes of multilayer artificial neural netwoks is discussed in the paper. Dynamical systems theory is used to describe the learning precess of networks consisting of linear, weakly nonlinear and nonlinear neurons. Conjugacy between a gradient dynamical system with a constant time step and a cascade generated by its Euler method theorem is applied as well.
19
Potokowe obliczenia argumentu funkcji przejścia dla warstwy neuronów z wykorzystaniem FPGA
Rybarczyk A., Nowakowski B.
Elektronizacja : podzespoły i zastosowania elektroniki
|
2003
|
Vol. 23, nr 10
25-27
PL
Przedstawiono potokowo-równoległą metodę obliczeń argumentów funkcji przejścia dla warstw neuronowych, zoptymalizowaną pod kątem wykorzystania w matrycach programowalnych FPGA. Opisano konkretne rozwiązanie problemu przyspieszenia obliczeń w sieci neuronowej implementowanej na układach cyfrowych. Wykorzystanie tej metody umożliwia wielokrotne przyspieszenie obliczeń w porównaniu z tradycyjną metodą obliczeń szeregowych.
EN
The paper presents the realisation of an artifical neural network (ANN), which uses parallel-pipeline method of calculating the arguments of the transition function for neuron layers. The paper also evaluated the performance and the speed of such a network basing on optimisation for programmable FPGA arrays. The paper describes a way of accelerating calculations in a digitally implemented neural network. The calculation time is about ten times lower compared to the traditional sequential processing.
20
Content available remote Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w cukrownictwie. Cz. 1: Budowa i działanie sztucznych sieci neuronowych
Dobrowolski M., Iciek J.
Zeszyty Naukowe. Chemia Spożywcza i Biotechnologia / Politechnika Łódzka
|
2000
|
Z. 64
35-50
PL
Celem artykułu jest wyjaśnienie podstaw budowy i funkcjonowania sztucznych sieci neuronowych. Struktura sieci neuronowych jest oparta czy podobna w swej istocie do struktury neuronów i wewnętrznych połączeń między nimi w organizmach żywych. Skutkiem tego podobieństwa są niezwykle interesujące właściwości sieci polegające na zdolności do uczenia się i w efekcie rozwiązywania postawionych przed sztuczną siecią neuronową zadań - również technicznych, których rozwiązanie jest często bardzo trudne czy wręcz niemożliwe. Przykłady takich i innych problemów przedstawiono w artykule. By wyjaśnić istotę procesu nauki i działania sieci neuronowych autorzy posłużyli się prostymi diagramami i wykresami do minimum ograniczając i upraszczając stosowany aparat matematyczny.
EN
The main goal of this article is to introduce the fundamentals of artificial neural networks. Their architectures are inspired by living beings' biological, neural structures. Such a structure topology leads to an interesting behavior such as "learning" and in the effect, to the possibility of solving many technical problems that are hard to be worked out, or are even insoluble in different ways. Some examples are included. To explain the essence of learning and neural networks running simple mathematics, algorithms and diagrams are used.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.