Rete neurale artificiale - Patil, Vinod;Jaware, Tushar;Badgujar, Ravindra
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Una Rete Neurale Artificiale (ANN) è un paradigma di elaborazione delle informazioni che si ispira al modo in cui i sistemi nervosi biologici, come il cervello, elaborano le informazioni. L'elemento chiave di questo paradigma è la nuova struttura del sistema di elaborazione delle informazioni. È composto da un gran numero di elementi di elaborazione altamente interconnessi (neuroni) che lavorano all'unisono per risolvere problemi specifici. Le RNA, come le persone, imparano con l'esempio. Una RNA è configurata per un'applicazione specifica, come il riconoscimento dei modelli o la…mehr

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Produktbeschreibung
Una Rete Neurale Artificiale (ANN) è un paradigma di elaborazione delle informazioni che si ispira al modo in cui i sistemi nervosi biologici, come il cervello, elaborano le informazioni. L'elemento chiave di questo paradigma è la nuova struttura del sistema di elaborazione delle informazioni. È composto da un gran numero di elementi di elaborazione altamente interconnessi (neuroni) che lavorano all'unisono per risolvere problemi specifici. Le RNA, come le persone, imparano con l'esempio. Una RNA è configurata per un'applicazione specifica, come il riconoscimento dei modelli o la classificazione dei dati, attraverso un processo di apprendimento. L'apprendimento nei sistemi biologici comporta aggiustamenti alle connessioni sinaptiche che esistono tra i neuroni. Questo è vero anche per le RNA. Le simulazioni di reti neurali sembrano essere uno sviluppo recente. Tuttavia, questo campo è stato stabilito prima dell'avvento dei computer, ed è sopravvissuto a diverse epoche. Molti importanti progressi sono stati potenziati dall'uso di emulazioni informatiche poco costose.
Autorenporträt
Herr Patil Vinodkumar Ramesh arbeitet als Assistenzprofessor in der E&TC Abteilung des RCPIT Shirpur und hat 13 Jahre Lehrerfahrung. Er hat ein Studium der Elektronik und ein Aufbaustudium in digitaler Elektronik abgeschlossen.