Yapay Sinir Ağı - Robotik Özerklik ve Uyarlama için Akıllı Sistemler Oluşturma
Fouad Sabry
Translator Utku Adal
Publisher: Bir Milyar Bilgili [Turkish]
Summary
1: Yapay sinir ağı: Sinir ağlarının temellerini ve geniş önemini keşfedin. 2: Perceptron: Tek katmanlı öğrenme modellerinin yapı taşlarını anlayın. 3: Jürgen Schmidhuber: Modern ağların ardındaki öncü araştırmaları keşfedin. 4: Nöroevrim: Sinir mimarilerini optimize etmeye yönelik genetik yaklaşımları inceleyin. 5: Tekrarlayan sinir ağı: Sıralı veriler için belleğe sahip ağları araştırın. 6: İleri beslemeli sinir ağı: Verilerin tek bir yönde hareket ettiği ağları analiz edin. 7: Çok katmanlı perceptron: Ağ derinliğini artıran katmanlı yapılar hakkında bilgi edinin. 8: Kuantum sinir ağı: Kuantum destekli öğrenme modellerinin potansiyelini ortaya çıkarın. 9: ADALINE: Desen tanıma için uyarlanabilir doğrusal nöronları inceleyin. 10: Yankı durumu ağı: Zamansal veriler için dinamik rezervuar modellerini keşfedin. 11: Çivi çakan sinir ağı: Biyolojik olarak ilham alan sinir sistemlerini anlayın. 12: Rezervuar bilişimi: Zaman serisi analizi için uzmanlaşmış ağlara dalın. 13: Uzun kısa süreli bellek: Bilgileri tutmak için tasarlanmış mimarilerde ustalaşın. 14: Yapay sinir ağlarının türleri: Çeşitli ağ modelleri arasında ayrım yapın. 15: Derin öğrenme: Çok katmanlı ağların derinliğini ve kapsamını kavrayın. 16: Öğrenme kuralı: Sinir modeli eğitimine rehberlik eden yöntemleri keşfedin. 17: Evrişimli sinir ağı: Görüntü verilerine göre uyarlanmış ağları analiz edin. 18: Kaybolan gradyan sorunu: Ağ eğitimindeki zorlukları ele alın. 19: Çift yönlü yinelemeli sinir ağları: Verileri her iki yönde de işleyen modelleri keşfedin. 20: Kalan sinir ağı: Öğrenmeyi optimize etmek için gelişmiş teknikleri öğrenin. 21: Yapay sinir ağlarının tarihi: Bu dönüştürücü alanın evrimini izleyin.
