Nevrale nettverk er gjenstander forbundet med en informasjonsbehandling paradigme basert på hvordan nervecellene - hjerneceller - arbeid i det menneskelige sinn . Nevrale nettverk kan implementeres i maskinvare eller programvare . Den grunnleggende idé er at mange separate enheter - kunstige neuroner - er forbundet på en slik måte at kontaktene er foranderlig . Som de nevrale nett lære å løse et problem , styrken i sammenhengene endring . Den virkelige styrken til det nevrale nettverk paradigmet er at nevrale nett kan lære å løse vanskelige problemer med vanlige programmering. Feedforward nettverksprosjekter

forstyring Networks lære å gjenkjenne mønstre . Nettverket er vist et stort representativt utvalg av gode og dårlige mønstre , og fortalte som er der . Over tid blir forbindelsene mellom nevroner justeres til et punkt der til og med nye mønstre er korrekt identifisert . Aktuelle anvendelser av feedforward nettverk identifiserer skrifttegn , signaturer og fingeravtrykk. Den feedforward modellen er en bra å bruke for prosjekter som må lære å skille gode mønstre fra dårlige mønstre . Aktuelle forskningsprosjekter innebære å identifisere kreftceller , aksjemarkedet trender og mistenkelige lånesøknader
Kohonen nettverksprosjekter

Kohonen nettverk, eller selvorganiserende kart, arbeid uten tilsyn. ; de er vist et stort antall mønstre , men får ikke vite noe som er bra eller dårlig. Kohonen garn gruppe eksemplene i klynger , og når vist et nytt mønster , korrekt klassifisere det nye mønsteret i riktig klynge . Aktuelle anvendelser av Kohonen nettverk omfatter automatiske språklige systemer der de blir brukt til å klassifisere lyder ved å koble dem til nærmeste gyldig fonem . Kohonen garn er nyttige for alle prosjekter der det er mye trening eksempler , men de er ikke klassifisert i gode eller dårlige eksempler. Aktuell forskning i Kohonen nettverk omfatter vær prediksjon og kontroll av autonome kjøretøy . Blir

Toveis assosiativ hukommelse Prosjekter

Toveis assosiative Memories ( Bams ) brukes når to komplekse vektorer må balanseres . De dynamisk justere styrken av forbindelser mellom to nivåer av nerveceller. BAM er forskjellig fra andre nevrale netto arkitekturer i at det holder å lære som kjører systemet - læring aldri blir helt ferdig . Aktuelle anvendelser av Bams inkluderer systemer bygget inn i telefoner og modemer å balansere - og utjevne - line ekko . De bør brukes når læring må være sammenhengende i løpet av levetiden til prosjektet. Aktuelle forskningsprosjekter som involverer Bams inkluderer systemer som balanserer ting med bare frem og tilbake bevegelse - som systemer som balanserer en stang holdt i den ene enden ved å flytte balansepunktet frem og tilbake
Recursive nettverksprosjekter < . br > med

Rekursive nettverk fungerer med tidsserier mønstre . En del av utgangen av systemet blir matet tilbake inn i inngangstrinnet og den innbyrdes forbindelser mellom kunstige neuroner justert inntil nettverket kan korrekt identifisere en sekvens av inngangsnivåer . Gjeldende programmer innebære robotarmen øyeblikk og automatisk gjenkjenning av utbruddet av epileptiske anfall. Denne modellen skal brukes med prosjekter som involverer mønstre som finner sted over tid. Aktuell forskning omfatter systemer som supplement og kontroll protese systemer - kunstige armer og ben

.