Andere Kunden interessierten sich auch für
![Irakische Aktienmarktprognose mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze]( "Irakische Aktienmarktprognose mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze")
Irakische Aktienmarktprognose mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze49,90 €![Optimierung neuronaler Netze mit Python]( "Optimierung neuronaler Netze mit Python")
Optimierung neuronaler Netze mit Python43,90 €![Kleines Handbuch Neuronale Netze]( "Kleines Handbuch Neuronale Netze")
Kleines Handbuch Neuronale Netze44,99 €![Neuronaler Netzwerkalgorithmus für die koordinierte Jagd mit mehreren Robotern]( "Neuronaler Netzwerkalgorithmus für die koordinierte Jagd mit mehreren Robotern")
Neuronaler Netzwerkalgorithmus für die koordinierte Jagd mit mehreren Robotern43,90 €![Neuronale Netze navigieren: AI-Ansätze für die Hirntumoranalyse]( "Neuronale Netze navigieren: AI-Ansätze für die Hirntumoranalyse")
Neuronale Netze navigieren: AI-Ansätze für die Hirntumoranalyse43,90 €![Identifizierung von Glyphen mit Hilfe neuronaler Netzwerke]( "Identifizierung von Glyphen mit Hilfe neuronaler Netzwerke")
Identifizierung von Glyphen mit Hilfe neuronaler Netzwerke61,90 €![Ertragsvorhersage für Weizen durch Clustering und neuronale Netze]( "Ertragsvorhersage für Weizen durch Clustering und neuronale Netze")
Ertragsvorhersage für Weizen durch Clustering und neuronale Netze39,90 €
Ein neuronales Netz ist eine Gruppe miteinander verbundener Einheiten, die als Neuronen bezeichnet werden und Signale aneinander senden. Neuronen können entweder biologische Zellen oder mathematische Modelle sein. Während einzelne Neuronen einfach sind, können viele von ihnen zusammen in einem Netzwerk komplexe Aufgaben erfüllen. Es gibt zwei Haupttypen von neuronalen Netzen.In den Neurowissenschaften ist ein biologisches neuronales Netz eine physische Struktur, die in Gehirnen und komplexen Nervensystemen zu finden ist - eine Population von Nervenzellen, die durch Synapsen verbunden sind.Beim maschinellen Lernen ist ein künstliches neuronales Netz ein mathematisches Modell, das zur Annäherung an nichtlineare Funktionen verwendet wird. Künstliche neuronale Netze werden verwendet, um Probleme der künstlichen Intelligenz zu lösen. Neuronale Netze werden zur Lösung von Problemen im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt und finden daher in vielen Disziplinen Anwendung, z. B.in der prädiktiven Modellierung, der adaptiven Steuerung, der Gesichtserkennung, der Handschrifterkennung, dem allgemeinen Spielverhalten und der generativen KI.