Model Neural(모델 신경망)란 무엇입니까?
Model Neural 모델 신경망 - Given that microglia can remodel neural architecture, modulate synaptic transmission, and affect subsequent changes in behavior, it is plausible that microglial pathways contribute to differential stress effects on neuroplasticity and function in males and females. [1] The unknown nonlinear system dynamics is first identified by establishing a model neural network. [2] First, models of three neural network algorithms, namely, back propagation neural network (BPNN), grey model neural network (GMNN), and generalised regression neural network (GRNN), were constructed. [3] Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas pengguna mobile banking Jenius menggunakan model Neural Networks yang dimodifikasi dengan menambahkan variabel cost. [4] To overcome this time delay, which can be modeled using a Smith predictor, a model neural network (MNN) has been adopted. [5] In order to solve the complicated process and low efficiency and low accuracy of solving a class of matrix equations, this paper introduces the linear saturated system model neural network architecture to solve the bisymmetric solution of a class of matrix equations. [6] Specifically, early feedforward network architectures were inspired by visual neuroscience and are used to model neural activity and human behavior. [7] To begin with, a model neural network (NN) is employed to reconstruct the unknown multi-player nonlinear system by measured input and output data. [8] Our results suggest that our devaluation task can model neural compensation between OFC and PL and this compensation may be regulated by MD. [9] This paper firstly proposes a neural network training model Neural Network-Storm (NN-S) based on Storm streaming distributed architecture, which decomposes the neural network training task into multiple computing units by data-parallel method, the parameters are updated synchronously after the training of a single batch of data is completed. [10] These data demonstrate that high-grade gliomas functionally remodel neural circuits in the human brain, which both promotes tumor proliferation and impairs cognition. [11] Here, we present model neural circuits, based on spiking neurons, in which the choice to switch away from ongoing behavior instantiates this back and forth, arising as a state transition in neural activity. [12] Here, we present model neural circuits, based on spiking neurons, in which the choice to switch away from ongoing behavior instantiates this back and forth, arising as a state transition in neural activity. [13] We study the mechanisms and significance of neural pruning in model neural networks. [14] Such protein-orienting scaffolds were further verified to be biologically functional by using sensitive primary rat cortical neurons (CNs) and oligodendrocyte progenitor cells (OPCs), as model neural cells for a stringent proof of concept. [15] This allows asking two questions about the predictor variables: 1) Is there a significant neural representation corresponding to this predictor variable? And if so, 2) what are the temporal characteristics of the neural response associated with it? Thus, different predictor variables can be systematically combined and evaluated to jointly model neural processing at multiple hierarchical levels. [16] Experimental data were utilized to model neural network based on back propagation algorithm to predict the effects of welding parameters on weld bead geometry factors. [17] We propose a multimodel neural network, which combines a convolutional neural network and a multilayer perceptron (MLP) model to estimate a fine-resolution population mapping. [18] We developed an efficient, intuitive and robust way to analyze these recordings and validated it on simulations of model neural networks where the ground truth was known. [19] Moreover, our work highlights a general strategy for using model neural systems to test computational hypotheses of higher brain function. [20] Therefore, through the study of multiple linear regression model neural network prediction model Markov chain and other methods, the hydraulic resource output prediction model and photovoltaic resource output prediction model are built. [21] Implemented computationally, this decreased heterogeneity renders model neural circuits prone to sudden transitions into synchronous states with increased firing activity, paralleling ictogenesis. [22] Background Psychiatric neuroimaging typically proceeds with one of two approaches: encoding models, which aim to model neural mechanisms, or decoding models, which aim to predict behavioral or clinical characteristics from brain imaging data. [23] A fuzzy brain emotional learning neural network (FBELNN) is employed to estimate SoH and a recurrent cerebellar model neural network (RCMNN) is used for the RUL prediction. [24] This allows asking two questions about the predictor variables: 1) Is there a significant neural representation corresponding to this predictor variable? And if so, 2) what are the temporal characteristics of the neural response associated with it? Thus, different predictor variables can be systematically combined and evaluated to jointly model neural processing at multiple hierarchical levels. [25] CONCLUSION Both approaches to AI-driven dose calculation in proton therapy were shown to be viable candidates to estimate dose distributions at the PB level; however, in extreme scenarios of highly heterogeneous tissues and high-energy protons, advanced procedures are warranted for the design of the 3D model neural network. [26] While the modified cerebellar model neural network (WFCMNN) is used to classify fatigue, which can be divided into three states, namely no fatigue, transition to fatigue, and fatigue. [27] The idea is carried by the policy iterative (PI) based on the model neural network, which makes the iterative control of the augmentation system available at the each step. [28] The incorporation of the recurrent structure in a slide model neural network controller ensures the retaining of the previous states of the robot to improve its dynamic mapping ability. [29] Such structure emerges spontaneously in simple model neural networks, (e. [30] In the study, the structure and algorithm of the model neural network were optimized, the memory forgetting curve mechanism that can simulate the human brain was introduced, and thus the network recognition rate was improved. [31] In this review, the rat vibrissa somatosensory system is explored as a model neural circuit to bridge known modulatory actions of NE and changes in cognitive function. [32] This paper employs the Cerebellar model neural network (CMNN) as a classifier of the ankle motion based on sEMG. [33] In addition, the model neural network enables the algorithm to replace the system dynamics in a data-driven way, that is, without of the system dynamic knowledge is feasible. [34] The cerebellum model neural network and PID composite controller are used to replace PI controller in speed loop. [35] In this paper, we propose a novel steganographic image caption model (SIC) based on a typical image caption model Neural Image Caption (NIC) to automatically generate stego descriptions for given images. [36] Machine Learning algorithms were applied to the data to accuracy and predict the accuracy on developed model neural network is applied to identify the True-False values. [37] This network is called wavelet Takagi–Sugeno–Kang (TSK) fuzzy cerebellar model neural network, which includes the framework of a cerebellar model neural network (CMNN) and the wavelet-function-based TSK fuzzy inference model. [38] With unknown system matrices, a model neural network is developed to reconstruct system dynamics incorporating stability analysis. [39] A novel method for fault diagnosis based on a fuzzy cerebellar model neural network (FCMNN) in a dual-buck bidirectional dc–ac converter circuit is proposed. [40] Recognizing the very size of the brain’s circuits, hyperdimensional (HD) computing can model neural activity patterns with points in a HD space, that is, with HD vectors. [41] While much research has been done on how to efficiently model neural activity with descriptive models such as linear-nonlinear-models (LN), Bayesian inference for mechanistic models has received considerably less attention. [42] Penelitian ini mengusulkan sistem dengan model Neural Network untuk deteksi konten negatif di media sosial dengan cara mempertimbangkan konteks kalimat atau frasa, tidak hanya kata-per-kata. [43] Hierarchical convolutional neural networks (CNNs) were largely inspired by this type of brain organization and have been successfully used to model neural responses in different areas of the visual system. [44] This intelligent diagnostic method is named cerebellar model neural network (CMNN) that imitates the learning mechanism of the human cerebellum. [45] elegans sleep can be used to model neural state transitions. [46] These constraints can improve the ability of RNNs to model neural activity in association areas. [47]미세아교세포가 신경 구조를 리모델링하고, 시냅스 전달을 조절하고, 이후의 행동 변화에 영향을 줄 수 있다는 점을 감안할 때, 미세아교 경로는 남성과 여성의 신경 가소성과 기능에 대한 차등 스트레스 효과에 기여하는 것이 그럴듯합니다. [1] 미지의 비선형 시스템 역학은 먼저 모델 신경망을 설정하여 식별됩니다. [2] 먼저, 역전파 신경망(BPNN), 회색 모델 신경망(GMNN), 일반화 회귀 신경망(GRNN)의 세 가지 신경망 알고리즘 모델을 구축했습니다. [3] 본 연구에서는 가변 비용을 추가하여 수정된 신경망 모델을 사용하여 Jenius 모바일 뱅킹 사용자의 충성도에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 목적으로 합니다. [4] Smith 예측자를 사용하여 모델링할 수 있는 이러한 시간 지연을 극복하기 위해 모델 신경망(MNN)이 채택되었습니다. [5] 행렬 방정식을 푸는 복잡한 과정과 낮은 효율성, 낮은 정확도를 해결하기 위해 본 논문에서는 행렬 방정식의 쌍대칭 해를 풀기 위한 선형 포화 시스템 모델 신경망 아키텍처를 소개합니다. [6] 특히 초기 피드포워드 네트워크 아키텍처는 시각 신경과학에서 영감을 받았으며 신경 활동과 인간 행동을 모델링하는 데 사용됩니다. [7] 먼저, 모델 신경망(NN)을 사용하여 측정된 입력 및 출력 데이터를 통해 알려지지 않은 다중 플레이어 비선형 시스템을 재구성합니다. [8] 우리의 결과는 평가 절하 작업이 OFC와 PL 사이의 신경 보상을 모델링할 수 있고 이 보상이 MD에 의해 규제될 수 있음을 시사합니다. [9] 이 논문은 먼저 데이터 병렬 방식에 의해 신경망 훈련 작업을 여러 컴퓨팅 단위로 분해하는 Storm 스트리밍 분산 아키텍처 기반의 신경망 훈련 모델인 Neural Network-Storm(NN-S)을 제안합니다. 매개변수는 훈련 후 동기적으로 업데이트됩니다. 데이터의 단일 배치가 완료됩니다. [10] 이러한 데이터는 고급 신경교종이 인간 뇌의 신경 회로를 기능적으로 리모델링하여 종양 증식을 촉진하고 인지 기능을 손상시킨다는 것을 보여줍니다. [11] 여기에서 우리는 스파이킹 뉴런을 기반으로 하는 모델 신경 회로를 제시합니다. 여기에서 진행 중인 행동에서 벗어나는 선택이 이를 앞뒤로 인스턴스화하여 신경 활동의 상태 전환으로 발생합니다. [12] 여기에서 우리는 스파이킹 뉴런을 기반으로 하는 모델 신경 회로를 제시합니다. 여기에서 진행 중인 행동에서 벗어나는 선택이 이를 앞뒤로 인스턴스화하여 신경 활동의 상태 전환으로 발생합니다. [13] 우리는 모델 신경망에서 신경 가지치기의 메커니즘과 중요성을 연구합니다. [14] 이러한 단백질 지향 스캐폴드는 엄격한 개념 증명을 위한 모델 신경 세포로 민감한 1차 쥐 피질 뉴런(CN) 및 희돌기아교세포 전구 세포(OPC)를 사용하여 생물학적으로 기능하는 것으로 추가로 확인되었습니다. [15] 이를 통해 예측 변수에 대해 두 가지 질문을 할 수 있습니다. 1) 이 예측 변수에 해당하는 중요한 신경 표현이 있습니까? 그렇다면 2) 이와 관련된 신경 반응의 시간적 특성은 무엇입니까? 따라서 다양한 예측 변수를 체계적으로 결합하고 평가하여 여러 계층 수준에서 신경 처리를 공동으로 모델링할 수 있습니다. [16] 실험 데이터는 용접 비드 형상 요인에 대한 용접 매개변수의 영향을 예측하기 위해 역전파 알고리즘을 기반으로 신경망을 모델링하는 데 활용되었습니다. [17] 우리는 미세 해상도 인구 매핑을 추정하기 위해 컨볼루션 신경망과 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 결합한 다중 모델 신경망을 제안합니다. [18] 우리는 이러한 기록을 분석할 수 있는 효율적이고 직관적이며 강력한 방법을 개발했으며 실제가 알려진 모델 신경망 시뮬레이션에서 검증했습니다. [19] 또한, 우리의 작업은 모델 신경 시스템을 사용하여 더 높은 뇌 기능의 계산 가설을 테스트하기 위한 일반적인 전략을 강조합니다. [20] 따라서 다중선형회귀모형 신경망 예측모형 Markov Chain 등의 연구를 통해 수력자원 출력 예측 모델과 태양광 자원 출력 예측 모델을 구축하였다. [21] 계산적으로 구현된 이 감소된 이질성은 발화 활동이 증가하는 동기 상태로 갑자기 전환되는 경향이 있는 모델 신경 회로를 렌더링하고, 유사 생성을 병렬화합니다. [22] 배경 정신과 신경 영상은 일반적으로 신경 메커니즘을 모델링하는 것을 목표로 하는 인코딩 모델 또는 뇌 영상 데이터에서 행동 또는 임상 특성을 예측하는 것을 목표로 하는 모델을 디코딩하는 두 가지 접근 방식 중 하나로 진행됩니다. [23] 퍼지 뇌 감정 학습 신경망(FBELNN)을 사용하여 SoH를 추정하고 순환 소뇌 모델 신경망(RCMNN)을 RUL 예측에 사용합니다. [24] 이를 통해 예측 변수에 대해 두 가지 질문을 할 수 있습니다. 1) 이 예측 변수에 해당하는 중요한 신경 표현이 있습니까? 그렇다면 2) 이와 관련된 신경 반응의 시간적 특성은 무엇입니까? 따라서 다양한 예측 변수를 체계적으로 결합하고 평가하여 여러 계층 수준에서 신경 처리를 공동으로 모델링할 수 있습니다. [25] 결론 양성자 치료에서 AI 기반 선량 계산에 대한 두 가지 접근 방식 모두 PB 수준에서 선량 분포를 추정하기 위한 실행 가능한 후보인 것으로 나타났습니다. 그러나 매우 이질적인 조직 및 고에너지 양성자의 극단적인 시나리오에서는 3D 모델 신경망 설계에 고급 절차가 필요합니다. [26] 변형된 소뇌 모델 신경망(WFCMNN)은 피로를 분류하는 데 사용되는 반면 피로는 피로 없음, 피로로 전환 및 피로의 세 가지 상태로 나눌 수 있습니다. [27] 이 아이디어는 모델 신경망을 기반으로 하는 정책 반복(PI)에 의해 수행되며, 각 단계에서 증강 시스템의 반복 제어를 사용할 수 있습니다. [28] 슬라이드 모델 신경망 컨트롤러에 반복 구조를 통합하면 로봇의 이전 상태를 유지하여 동적 매핑 기능을 향상시킬 수 있습니다. [29] 이러한 구조는 단순 모델 신경망에서 자발적으로 나타납니다(예: [30] 본 연구에서는 모델 신경망의 구조와 알고리즘을 최적화하고 인간의 뇌를 시뮬레이션할 수 있는 기억망각곡선 메커니즘을 도입하여 네트워크 인식률을 향상시켰다. [31] 이 리뷰에서 쥐의 진동 체성 감각 시스템은 NE의 알려진 조절 작용과 인지 기능의 변화를 연결하는 모델 신경 회로로 탐구됩니다. [32] 본 논문에서는 sEMG 기반의 발목 운동 분류기로 소뇌 모델 신경망(CMNN)을 사용한다. [33] 또한 모델 신경망은 알고리즘이 데이터 기반 방식으로 시스템 역학을 대체할 수 있도록 합니다. 즉, 시스템 역학 지식 없이도 가능합니다. [34] 소뇌 모델 신경망과 PID 복합 제어기는 속도 루프에서 PI 제어기를 대체하는 데 사용됩니다. [35] 본 논문에서는 주어진 이미지에 대한 스테고 설명을 자동으로 생성하기 위해 일반적인 이미지 캡션 모델인 NIC(Neural Image Caption)를 기반으로 하는 새로운 스테가노그래피 이미지 캡션 모델(SIC)을 제안합니다. [36] 데이터에 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 정확도를 예측하고 개발된 모델의 정확도를 예측하는 신경망을 적용하여 True-False 값을 식별합니다. [37] 이 네트워크를 웨이블릿 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 소뇌 모델 신경망이라고 하며, 여기에는 CMNN(소뇌 모델 신경망)과 웨이블릿 함수 기반 TSK 퍼지 추론 모델의 프레임워크가 포함됩니다. [38] 알려지지 않은 시스템 매트릭스를 사용하여 모델 신경망을 개발하여 안정성 분석을 통합한 시스템 역학을 재구성합니다. [39] 이중 벅 양방향 dc-ac 변환기 회로에서 FCMNN(퍼지 소뇌 모델 신경망)을 기반으로 하는 새로운 오류 진단 방법이 제안됩니다. [40] 뇌 회로의 크기를 인식하는 초차원(HD) 컴퓨팅은 HD 공간의 점, 즉 HD 벡터를 사용하여 신경 활동 패턴을 모델링할 수 있습니다. [41] 선형-비선형 모델(LN)과 같은 기술 모델을 사용하여 신경 활동을 효율적으로 모델링하는 방법에 대한 많은 연구가 수행되었지만 기계 모델에 대한 베이지안 추론은 상당히 덜 주목받았습니다. [42] 본 연구에서는 단어 하나하나가 아닌 문장이나 구의 맥락을 고려하여 소셜 미디어의 부정적인 콘텐츠를 감지하는 신경망 모델을 사용하는 시스템을 제안합니다. [43] 계층적 합성곱 신경망(CNN)은 이러한 유형의 뇌 조직에서 크게 영감을 받았으며 시각 시스템의 다양한 영역에서 신경 반응을 모델링하는 데 성공적으로 사용되었습니다. [44] 이 지능형 진단 방법은 인간 소뇌의 학습 메커니즘을 모방한 소뇌 모델 신경망(CMNN)이라고 합니다. [45] elegans sleep은 신경 상태 전환을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다. [46] 이러한 제약은 연관 영역에서 신경 활동을 모델링하는 RNN의 능력을 향상시킬 수 있습니다. [47]
Cerebellar Model Neural 소뇌 모델 신경
A fuzzy brain emotional learning neural network (FBELNN) is employed to estimate SoH and a recurrent cerebellar model neural network (RCMNN) is used for the RUL prediction. [1] While the modified cerebellar model neural network (WFCMNN) is used to classify fatigue, which can be divided into three states, namely no fatigue, transition to fatigue, and fatigue. [2] This paper employs the Cerebellar model neural network (CMNN) as a classifier of the ankle motion based on sEMG. [3] This network is called wavelet Takagi–Sugeno–Kang (TSK) fuzzy cerebellar model neural network, which includes the framework of a cerebellar model neural network (CMNN) and the wavelet-function-based TSK fuzzy inference model. [4] A novel method for fault diagnosis based on a fuzzy cerebellar model neural network (FCMNN) in a dual-buck bidirectional dc–ac converter circuit is proposed. [5] This intelligent diagnostic method is named cerebellar model neural network (CMNN) that imitates the learning mechanism of the human cerebellum. [6]퍼지 뇌 감정 학습 신경망(FBELNN)을 사용하여 SoH를 추정하고 순환 소뇌 모델 신경망(RCMNN)을 RUL 예측에 사용합니다. [1] 변형된 소뇌 모델 신경망(WFCMNN)은 피로를 분류하는 데 사용되는 반면 피로는 피로 없음, 피로로 전환 및 피로의 세 가지 상태로 나눌 수 있습니다. [2] 본 논문에서는 sEMG 기반의 발목 운동 분류기로 소뇌 모델 신경망(CMNN)을 사용한다. [3] 이 네트워크를 웨이블릿 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 소뇌 모델 신경망이라고 하며, 여기에는 CMNN(소뇌 모델 신경망)과 웨이블릿 함수 기반 TSK 퍼지 추론 모델의 프레임워크가 포함됩니다. [4] 이중 벅 양방향 dc-ac 변환기 회로에서 FCMNN(퍼지 소뇌 모델 신경망)을 기반으로 하는 새로운 오류 진단 방법이 제안됩니다. [5] 이 지능형 진단 방법은 인간 소뇌의 학습 메커니즘을 모방한 소뇌 모델 신경망(CMNN)이라고 합니다. [6]
Present Model Neural 현재 모델 신경
Here, we present model neural circuits, based on spiking neurons, in which the choice to switch away from ongoing behavior instantiates this back and forth, arising as a state transition in neural activity. [1] Here, we present model neural circuits, based on spiking neurons, in which the choice to switch away from ongoing behavior instantiates this back and forth, arising as a state transition in neural activity. [2]여기에서 우리는 스파이킹 뉴런을 기반으로 하는 모델 신경 회로를 제시합니다. 여기에서 진행 중인 행동에서 벗어나는 선택이 이를 앞뒤로 인스턴스화하여 신경 활동의 상태 전환으로 발생합니다. [1] 여기에서 우리는 스파이킹 뉴런을 기반으로 하는 모델 신경 회로를 제시합니다. 여기에서 진행 중인 행동에서 벗어나는 선택이 이를 앞뒤로 인스턴스화하여 신경 활동의 상태 전환으로 발생합니다. [2]
Jointly Model Neural 공동 모델 신경
This allows asking two questions about the predictor variables: 1) Is there a significant neural representation corresponding to this predictor variable? And if so, 2) what are the temporal characteristics of the neural response associated with it? Thus, different predictor variables can be systematically combined and evaluated to jointly model neural processing at multiple hierarchical levels. [1] This allows asking two questions about the predictor variables: 1) Is there a significant neural representation corresponding to this predictor variable? And if so, 2) what are the temporal characteristics of the neural response associated with it? Thus, different predictor variables can be systematically combined and evaluated to jointly model neural processing at multiple hierarchical levels. [2]이를 통해 예측 변수에 대해 두 가지 질문을 할 수 있습니다. 1) 이 예측 변수에 해당하는 중요한 신경 표현이 있습니까? 그렇다면 2) 이와 관련된 신경 반응의 시간적 특성은 무엇입니까? 따라서 다양한 예측 변수를 체계적으로 결합하고 평가하여 여러 계층 수준에서 신경 처리를 공동으로 모델링할 수 있습니다. [1] 이를 통해 예측 변수에 대해 두 가지 질문을 할 수 있습니다. 1) 이 예측 변수에 해당하는 중요한 신경 표현이 있습니까? 그렇다면 2) 이와 관련된 신경 반응의 시간적 특성은 무엇입니까? 따라서 다양한 예측 변수를 체계적으로 결합하고 평가하여 여러 계층 수준에서 신경 처리를 공동으로 모델링할 수 있습니다. [2]
model neural network 모델 신경망
The unknown nonlinear system dynamics is first identified by establishing a model neural network. [1] First, models of three neural network algorithms, namely, back propagation neural network (BPNN), grey model neural network (GMNN), and generalised regression neural network (GRNN), were constructed. [2] Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas pengguna mobile banking Jenius menggunakan model Neural Networks yang dimodifikasi dengan menambahkan variabel cost. [3] To overcome this time delay, which can be modeled using a Smith predictor, a model neural network (MNN) has been adopted. [4] In order to solve the complicated process and low efficiency and low accuracy of solving a class of matrix equations, this paper introduces the linear saturated system model neural network architecture to solve the bisymmetric solution of a class of matrix equations. [5] To begin with, a model neural network (NN) is employed to reconstruct the unknown multi-player nonlinear system by measured input and output data. [6] This paper firstly proposes a neural network training model Neural Network-Storm (NN-S) based on Storm streaming distributed architecture, which decomposes the neural network training task into multiple computing units by data-parallel method, the parameters are updated synchronously after the training of a single batch of data is completed. [7] We study the mechanisms and significance of neural pruning in model neural networks. [8] Experimental data were utilized to model neural network based on back propagation algorithm to predict the effects of welding parameters on weld bead geometry factors. [9] We propose a multimodel neural network, which combines a convolutional neural network and a multilayer perceptron (MLP) model to estimate a fine-resolution population mapping. [10] We developed an efficient, intuitive and robust way to analyze these recordings and validated it on simulations of model neural networks where the ground truth was known. [11] Therefore, through the study of multiple linear regression model neural network prediction model Markov chain and other methods, the hydraulic resource output prediction model and photovoltaic resource output prediction model are built. [12] A fuzzy brain emotional learning neural network (FBELNN) is employed to estimate SoH and a recurrent cerebellar model neural network (RCMNN) is used for the RUL prediction. [13] CONCLUSION Both approaches to AI-driven dose calculation in proton therapy were shown to be viable candidates to estimate dose distributions at the PB level; however, in extreme scenarios of highly heterogeneous tissues and high-energy protons, advanced procedures are warranted for the design of the 3D model neural network. [14] While the modified cerebellar model neural network (WFCMNN) is used to classify fatigue, which can be divided into three states, namely no fatigue, transition to fatigue, and fatigue. [15] The idea is carried by the policy iterative (PI) based on the model neural network, which makes the iterative control of the augmentation system available at the each step. [16] The incorporation of the recurrent structure in a slide model neural network controller ensures the retaining of the previous states of the robot to improve its dynamic mapping ability. [17] Such structure emerges spontaneously in simple model neural networks, (e. [18] In the study, the structure and algorithm of the model neural network were optimized, the memory forgetting curve mechanism that can simulate the human brain was introduced, and thus the network recognition rate was improved. [19] This paper employs the Cerebellar model neural network (CMNN) as a classifier of the ankle motion based on sEMG. [20] In addition, the model neural network enables the algorithm to replace the system dynamics in a data-driven way, that is, without of the system dynamic knowledge is feasible. [21] The cerebellum model neural network and PID composite controller are used to replace PI controller in speed loop. [22] Machine Learning algorithms were applied to the data to accuracy and predict the accuracy on developed model neural network is applied to identify the True-False values. [23] This network is called wavelet Takagi–Sugeno–Kang (TSK) fuzzy cerebellar model neural network, which includes the framework of a cerebellar model neural network (CMNN) and the wavelet-function-based TSK fuzzy inference model. [24] With unknown system matrices, a model neural network is developed to reconstruct system dynamics incorporating stability analysis. [25] A novel method for fault diagnosis based on a fuzzy cerebellar model neural network (FCMNN) in a dual-buck bidirectional dc–ac converter circuit is proposed. [26] Penelitian ini mengusulkan sistem dengan model Neural Network untuk deteksi konten negatif di media sosial dengan cara mempertimbangkan konteks kalimat atau frasa, tidak hanya kata-per-kata. [27] This intelligent diagnostic method is named cerebellar model neural network (CMNN) that imitates the learning mechanism of the human cerebellum. [28]미지의 비선형 시스템 역학은 먼저 모델 신경망을 설정하여 식별됩니다. [1] 먼저, 역전파 신경망(BPNN), 회색 모델 신경망(GMNN), 일반화 회귀 신경망(GRNN)의 세 가지 신경망 알고리즘 모델을 구축했습니다. [2] 본 연구에서는 가변 비용을 추가하여 수정된 신경망 모델을 사용하여 Jenius 모바일 뱅킹 사용자의 충성도에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것을 목적으로 합니다. [3] Smith 예측자를 사용하여 모델링할 수 있는 이러한 시간 지연을 극복하기 위해 모델 신경망(MNN)이 채택되었습니다. [4] 행렬 방정식을 푸는 복잡한 과정과 낮은 효율성, 낮은 정확도를 해결하기 위해 본 논문에서는 행렬 방정식의 쌍대칭 해를 풀기 위한 선형 포화 시스템 모델 신경망 아키텍처를 소개합니다. [5] 먼저, 모델 신경망(NN)을 사용하여 측정된 입력 및 출력 데이터를 통해 알려지지 않은 다중 플레이어 비선형 시스템을 재구성합니다. [6] 이 논문은 먼저 데이터 병렬 방식에 의해 신경망 훈련 작업을 여러 컴퓨팅 단위로 분해하는 Storm 스트리밍 분산 아키텍처 기반의 신경망 훈련 모델인 Neural Network-Storm(NN-S)을 제안합니다. 매개변수는 훈련 후 동기적으로 업데이트됩니다. 데이터의 단일 배치가 완료됩니다. [7] 우리는 모델 신경망에서 신경 가지치기의 메커니즘과 중요성을 연구합니다. [8] 실험 데이터는 용접 비드 형상 요인에 대한 용접 매개변수의 영향을 예측하기 위해 역전파 알고리즘을 기반으로 신경망을 모델링하는 데 활용되었습니다. [9] 우리는 미세 해상도 인구 매핑을 추정하기 위해 컨볼루션 신경망과 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 결합한 다중 모델 신경망을 제안합니다. [10] 우리는 이러한 기록을 분석할 수 있는 효율적이고 직관적이며 강력한 방법을 개발했으며 실제가 알려진 모델 신경망 시뮬레이션에서 검증했습니다. [11] 따라서 다중선형회귀모형 신경망 예측모형 Markov Chain 등의 연구를 통해 수력자원 출력 예측 모델과 태양광 자원 출력 예측 모델을 구축하였다. [12] 퍼지 뇌 감정 학습 신경망(FBELNN)을 사용하여 SoH를 추정하고 순환 소뇌 모델 신경망(RCMNN)을 RUL 예측에 사용합니다. [13] 결론 양성자 치료에서 AI 기반 선량 계산에 대한 두 가지 접근 방식 모두 PB 수준에서 선량 분포를 추정하기 위한 실행 가능한 후보인 것으로 나타났습니다. 그러나 매우 이질적인 조직 및 고에너지 양성자의 극단적인 시나리오에서는 3D 모델 신경망 설계에 고급 절차가 필요합니다. [14] 변형된 소뇌 모델 신경망(WFCMNN)은 피로를 분류하는 데 사용되는 반면 피로는 피로 없음, 피로로 전환 및 피로의 세 가지 상태로 나눌 수 있습니다. [15] 이 아이디어는 모델 신경망을 기반으로 하는 정책 반복(PI)에 의해 수행되며, 각 단계에서 증강 시스템의 반복 제어를 사용할 수 있습니다. [16] 슬라이드 모델 신경망 컨트롤러에 반복 구조를 통합하면 로봇의 이전 상태를 유지하여 동적 매핑 기능을 향상시킬 수 있습니다. [17] 이러한 구조는 단순 모델 신경망에서 자발적으로 나타납니다(예: [18] 본 연구에서는 모델 신경망의 구조와 알고리즘을 최적화하고 인간의 뇌를 시뮬레이션할 수 있는 기억망각곡선 메커니즘을 도입하여 네트워크 인식률을 향상시켰다. [19] 본 논문에서는 sEMG 기반의 발목 운동 분류기로 소뇌 모델 신경망(CMNN)을 사용한다. [20] 또한 모델 신경망은 알고리즘이 데이터 기반 방식으로 시스템 역학을 대체할 수 있도록 합니다. 즉, 시스템 역학 지식 없이도 가능합니다. [21] 소뇌 모델 신경망과 PID 복합 제어기는 속도 루프에서 PI 제어기를 대체하는 데 사용됩니다. [22] 데이터에 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 정확도를 예측하고 개발된 모델의 정확도를 예측하는 신경망을 적용하여 True-False 값을 식별합니다. [23] 이 네트워크를 웨이블릿 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 소뇌 모델 신경망이라고 하며, 여기에는 CMNN(소뇌 모델 신경망)과 웨이블릿 함수 기반 TSK 퍼지 추론 모델의 프레임워크가 포함됩니다. [24] 알려지지 않은 시스템 매트릭스를 사용하여 모델 신경망을 개발하여 안정성 분석을 통합한 시스템 역학을 재구성합니다. [25] 이중 벅 양방향 dc-ac 변환기 회로에서 FCMNN(퍼지 소뇌 모델 신경망)을 기반으로 하는 새로운 오류 진단 방법이 제안됩니다. [26] 본 연구에서는 단어 하나하나가 아닌 문장이나 구의 맥락을 고려하여 소셜 미디어의 부정적인 콘텐츠를 감지하는 신경망 모델을 사용하는 시스템을 제안합니다. [27] 이 지능형 진단 방법은 인간 소뇌의 학습 메커니즘을 모방한 소뇌 모델 신경망(CMNN)이라고 합니다. [28]
model neural circuit 모델 신경 회로
These data demonstrate that high-grade gliomas functionally remodel neural circuits in the human brain, which both promotes tumor proliferation and impairs cognition. [1] Here, we present model neural circuits, based on spiking neurons, in which the choice to switch away from ongoing behavior instantiates this back and forth, arising as a state transition in neural activity. [2] Here, we present model neural circuits, based on spiking neurons, in which the choice to switch away from ongoing behavior instantiates this back and forth, arising as a state transition in neural activity. [3] Implemented computationally, this decreased heterogeneity renders model neural circuits prone to sudden transitions into synchronous states with increased firing activity, paralleling ictogenesis. [4] In this review, the rat vibrissa somatosensory system is explored as a model neural circuit to bridge known modulatory actions of NE and changes in cognitive function. [5]이러한 데이터는 고급 신경교종이 인간 뇌의 신경 회로를 기능적으로 리모델링하여 종양 증식을 촉진하고 인지 기능을 손상시킨다는 것을 보여줍니다. [1] 여기에서 우리는 스파이킹 뉴런을 기반으로 하는 모델 신경 회로를 제시합니다. 여기에서 진행 중인 행동에서 벗어나는 선택이 이를 앞뒤로 인스턴스화하여 신경 활동의 상태 전환으로 발생합니다. [2] 여기에서 우리는 스파이킹 뉴런을 기반으로 하는 모델 신경 회로를 제시합니다. 여기에서 진행 중인 행동에서 벗어나는 선택이 이를 앞뒤로 인스턴스화하여 신경 활동의 상태 전환으로 발생합니다. [3] 계산적으로 구현된 이 감소된 이질성은 발화 활동이 증가하는 동기 상태로 갑자기 전환되는 경향이 있는 모델 신경 회로를 렌더링하고, 유사 생성을 병렬화합니다. [4] 이 리뷰에서 쥐의 진동 체성 감각 시스템은 NE의 알려진 조절 작용과 인지 기능의 변화를 연결하는 모델 신경 회로로 탐구됩니다. [5]
model neural activity
Specifically, early feedforward network architectures were inspired by visual neuroscience and are used to model neural activity and human behavior. [1] Recognizing the very size of the brain’s circuits, hyperdimensional (HD) computing can model neural activity patterns with points in a HD space, that is, with HD vectors. [2] While much research has been done on how to efficiently model neural activity with descriptive models such as linear-nonlinear-models (LN), Bayesian inference for mechanistic models has received considerably less attention. [3] These constraints can improve the ability of RNNs to model neural activity in association areas. [4]특히 초기 피드포워드 네트워크 아키텍처는 시각 신경과학에서 영감을 받았으며 신경 활동과 인간 행동을 모델링하는 데 사용됩니다. [1] 뇌 회로의 크기를 인식하는 초차원(HD) 컴퓨팅은 HD 공간의 점, 즉 HD 벡터를 사용하여 신경 활동 패턴을 모델링할 수 있습니다. [2] 선형-비선형 모델(LN)과 같은 기술 모델을 사용하여 신경 활동을 효율적으로 모델링하는 방법에 대한 많은 연구가 수행되었지만 기계 모델에 대한 베이지안 추론은 상당히 덜 주목받았습니다. [3] 이러한 제약은 연관 영역에서 신경 활동을 모델링하는 RNN의 능력을 향상시킬 수 있습니다. [4]
model neural processing 모델 신경 처리
This allows asking two questions about the predictor variables: 1) Is there a significant neural representation corresponding to this predictor variable? And if so, 2) what are the temporal characteristics of the neural response associated with it? Thus, different predictor variables can be systematically combined and evaluated to jointly model neural processing at multiple hierarchical levels. [1] This allows asking two questions about the predictor variables: 1) Is there a significant neural representation corresponding to this predictor variable? And if so, 2) what are the temporal characteristics of the neural response associated with it? Thus, different predictor variables can be systematically combined and evaluated to jointly model neural processing at multiple hierarchical levels. [2]이를 통해 예측 변수에 대해 두 가지 질문을 할 수 있습니다. 1) 이 예측 변수에 해당하는 중요한 신경 표현이 있습니까? 그렇다면 2) 이와 관련된 신경 반응의 시간적 특성은 무엇입니까? 따라서 다양한 예측 변수를 체계적으로 결합하고 평가하여 여러 계층 수준에서 신경 처리를 공동으로 모델링할 수 있습니다. [1] 이를 통해 예측 변수에 대해 두 가지 질문을 할 수 있습니다. 1) 이 예측 변수에 해당하는 중요한 신경 표현이 있습니까? 그렇다면 2) 이와 관련된 신경 반응의 시간적 특성은 무엇입니까? 따라서 다양한 예측 변수를 체계적으로 결합하고 평가하여 여러 계층 수준에서 신경 처리를 공동으로 모델링할 수 있습니다. [2]