An Entity of Type: organisation, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

Instantaneously trained neural networks are feedforward artificial neural networks that create a new hidden neuron node for each novel training sample. The weights to this hidden neuron separate out not only this training sample but others that are near it, thus providing generalization. This separation is done using the nearest hyperplane that can be written down instantaneously. In the two most important implementations the neighborhood of generalization either varies with the training sample (CC1 network) or remains constant (CC4 network). These networks use unary coding for an effective representation of the data sets.

Property Value
dbo:abstract
  • الشبكات العصبية المدربة بشكل فوري هي شبكات عصبية اصطناعية مغدية تقوم بانشاء عقدة عصبية جديدة مخفية لكل عينة تدريب جديدة ان الاوزان بالنسبة لهذه الخلية العصبية المخفية الجديدة منفصلة ليست فقط هذه العينة بل العينات الأخرى القريبة منها وبالتالي توفير تعميم. يتم إجراء هاذا الفصل باستخدام اقرب مستوى تشعبي يمكن كتابته على الفور. في التطبيقين الأكثر اهمية يختلف جوار التعميم مع عينة التدريب (شبكة cc1) أو يضل ثابتا (شبكة cc4) هذه الشبكات تستخدم تشفيرا احادي لتمثيل فعال لمجموعه البيانات. وقد اقترح هاذا النوع من الشبكات لأول مرة في ورقة في عام 1933 بعنوان سوبهاش كاك، من ذلك الوقت، اقترحت الشبكات العصبية المدربة على الفور كنماذج للتعلم قصير المدى واستخدامها في بحث الويب وتطبيقات التنبؤ بالسلاسل الزمنية المالية. وقد استخدم هاذا التصنيف أيضا في التصنيف الفوري للوثائق، ولتعلم العميق واستخراج البيانات. وكما هو الحال في الشبكات العصبية الأخرى فان استخدامها الطبيعي كان كبرنامج ولكن تم تنفيذها أيضا في الاجهزة باستخدام (FPGA) وبالوسائط الضوئية. (ar)
  • Instantaneously trained neural networks are feedforward artificial neural networks that create a new hidden neuron node for each novel training sample. The weights to this hidden neuron separate out not only this training sample but others that are near it, thus providing generalization. This separation is done using the nearest hyperplane that can be written down instantaneously. In the two most important implementations the neighborhood of generalization either varies with the training sample (CC1 network) or remains constant (CC4 network). These networks use unary coding for an effective representation of the data sets. This type of network was first proposed in a 1993 paper of Subhash Kak. Since then, instantaneously trained neural networks have been proposed as models of short term learning and used in web search, and financial time series prediction applications. They have also been used in instant classification of documents and for deep learning and data mining. As in other neural networks, their normal use is as software, but they have also been implemented in hardware using FPGAs and by optical implementation. (en)
dbo:wikiPageID
  • 470314 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 4820 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1071110001 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
gold:hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • الشبكات العصبية المدربة بشكل فوري هي شبكات عصبية اصطناعية مغدية تقوم بانشاء عقدة عصبية جديدة مخفية لكل عينة تدريب جديدة ان الاوزان بالنسبة لهذه الخلية العصبية المخفية الجديدة منفصلة ليست فقط هذه العينة بل العينات الأخرى القريبة منها وبالتالي توفير تعميم. يتم إجراء هاذا الفصل باستخدام اقرب مستوى تشعبي يمكن كتابته على الفور. في التطبيقين الأكثر اهمية يختلف جوار التعميم مع عينة التدريب (شبكة cc1) أو يضل ثابتا (شبكة cc4) هذه الشبكات تستخدم تشفيرا احادي لتمثيل فعال لمجموعه البيانات. وقد استخدم هاذا التصنيف أيضا في التصنيف الفوري للوثائق، ولتعلم العميق واستخراج البيانات. (ar)
  • Instantaneously trained neural networks are feedforward artificial neural networks that create a new hidden neuron node for each novel training sample. The weights to this hidden neuron separate out not only this training sample but others that are near it, thus providing generalization. This separation is done using the nearest hyperplane that can be written down instantaneously. In the two most important implementations the neighborhood of generalization either varies with the training sample (CC1 network) or remains constant (CC4 network). These networks use unary coding for an effective representation of the data sets. (en)
rdfs:label
  • شبكات عصبية مدربة بشكل فوري (ar)
  • Instantaneously trained neural networks (en)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageWikiLink of
is dbp:notableIdeas of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License