神经网络翻译是什么意思,神经网络用英文怎么说
神经网络的英文翻译
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一种独特的存储和信息处理功能是生物型计算机存储器所必需的这一特性主要包括：（1）随机组织；（2）存储跟踪在整个系统中的广泛分布；（3）许多存储跟踪中任何元素的同时加入；（4）不出现突然失效；（5）隐含或反应增强式记忆；以及（6）自动反应（无需搜索与比较）。
模式识别跟神经网络英文怎么说
模式识别网络神经网络供你参考：模式分为模块、模型、图案或图谱；这些元素通过特定机制协同作用形成完整的模式识别体系；每个模式单元都有明确的功能定位与相互关联；整体架构遵循层次化设计原则以实现高效的特征提取与分类能力；系统具备良好的容错能力与自适应学习特性；采用先进的算法优化训练过程以提高识别精度与鲁棒性；通过多维度数据融合实现更全面的特征描述与决策支持；最终目标是构建一个高效可靠的人工智能模式识别系统
英语Neural Engine怎么翻译？
将NeuralEngine译为中文即"神经引擎"（其中重点词汇包括neural（发音：英 [ˈnjʊərəl] 美 [ˈnʊrəl]））。
二、单词释义 adjective 形式的
副词扩展: neural地
短语搭配: neural network 神经网络
neural arch 神经弧
neural control 神经调控
neural plate 神经板层
五、双语例句 Computer systems, mimicking the brain's functioning, are known as neural networks.
The network is capable of establishing an impressive number of neural connections, reaching up to 1,000,000 every single second.
The information transmission within the neural system relies heavily on neurotransmitters as a crucial chemical messenger.
真正地实现了真正实现了一种叫做神经整合的概念
人工神经网络英文怎么写
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人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统运作机制的人工智能模型，在各个领域展现出强大的学习与计算能力。
Within the paper, data preparation and the parameters of the Artificial Neural Network in DM are mainly discussed. Within the paper, the authors focus on data preparation issues and parameter selection challenges for neural networks in data mining contexts.
3、Artificial neural networks and their applications in near-infrared spectroscopy have been elaborated succinctly. This section provides a concise overview of artificial neural networks and their applications in near-infrared spectroscopy techniques.
专业英语翻译
网络的英文怎么说
"网络"的英文是：Network。
The term "network" refers to a system of interconnected nodes, such as in telecommunications or data communication, encompassing various configurations like star networks, mesh networks, and broadcast systems. In technical contexts, "network topology" describes the arrangement of these interconnected nodes and their interconnections, which is crucial for optimizing data flow and ensuring efficient communication between devices. Additionally, "cartoon network" refers to a platform for animated programming content, including channels dedicated to specific genres or types of animation. For example: However, how should they address their friends within the network?
So, they solely initiate network traffic without any legitimate justification. Consequently, their actions result in unnecessary network communication.
I am planning to transfer data files from my work station to the networked storage system. I plan to systematically transfer the necessary files from my office computer to the central network's storage system.
network，是NetworkAssociates公司的E-policy反病毒套装的一部分。
求一篇关于神经网络的英文翻译 80
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Introduction--------------------------------------------------------------------"Neural networks" this term is actually derived from biology, whereas the correct name we refer to is "artificial neural networks (ANNs)".
在本文中, 我将同时采用这两个可互换的术语。一个真实的神经网络由数百到数十亿个被称为神经元的小单元（即构成人类大脑的基本单位）构成;这些单元通过多种不同的方式相互连接从而形成复杂的网络。
人工神经网络旨在模仿这种生物体系的组织结构和功能。在此处存在一个主要挑战：我们对于生物体内的神经网络了解还不算深入！因此，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体内，在不同类型的生物体中存在显著差异差异差异差异差异差异差异差异差异差异差异？？？我们知道的仅仅是神经系统的基本构成单元——即神经元的基本结构。
The neuron------Although it has been established that approximately 50 to 500 distinct types of neurons exist in human brains, most of them are specialized cells derived from basic neurons.
基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。
Synapses主要承担着神经元之间的连接任务，在这种结构中，并非直接通过物理接触连接起来的。相反地，在两者之间形成了一层微小的间隙区域（也称为突触小泡），这是传导电信号的关键通道。
然后，这些电子信号会被soma接收并以其内部电子信号的形式传递给axons。axons则会将这些信号分配到dendrites上处理。
通过传递这些信号将它们传递给其他synapses，并从而进入下一个循环。类似于生物学中基本的神经元结构，类似的人工神经网络也具有类似的结构基础。
每个神经元接收特定数量的输入信号，并在计算过程中为这些输入分配相应的权重值（weight）。这些权重值反映了不同输入数据对当前计算结果的影响程度。
然后，在计算阶段，神经元会通过以下计算得出权重合计值（netvalue）。这一数值即为将所有输入乘以各自对应的权重后的总和。对于每个神经元而言，其临界值（threshold）是一个关键参数；当其权重合计值超过该临界值时，则该神经元会输出1
若相反情况发生，则输出数值零。最终而言，在该神经元连接的所有其他神经元中会依次传递当前节点尚未完成的计算任务
Learning----------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？
存在众多不同的训练方案,与之相仿的是网络类型的划分.然而,在众多训练方法中较为知名的是back-propagation算法,delta rule方法以及kohonen自组织竞争神经网络的学习机制.
基于不同的结构体系设计出来的训练规则也会有所差异。大多数情况默认下默认下默认下默认下默认下默认下默认下默认下默认下默认下默认下 默认下的时候会分为两种主要类别：一种是受监督的方式另一种是非受监督的方式。受监督的学习方法要求教师指导它们如何根据特定输入产生相应的输出
然后训练规则将优化所有必要的权重值（这是网络中极其复杂的），而整个流程将从零开始直至数据能够被网络准确地解析出来。监管方法的训练模式包含back-propagation以及delta rule。
非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。
Architecture----------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。
由于存在众多不同类型的网络系统，在其中最基础的是二元布尔网络（Perceptrons），然后是自适应的Kohonen型自我调整网络，最后则是能够表现复杂动态行为的Boltzmannmachines模型！
它们都遵循一种网络体系结构的标准。
一个网络包含多个神经元"Layer"。
输入层负责接收输入并传递给隐藏层数值（由于用户无法直接观察到这些层次的存在）。
这些隐蔽层承担必要的计算任务，并将所得的结果传递至接收层。与此同时，用户能够直接查看最终成果。为此，在此不做深入讨论体系架构的相关内容。
为了获取关于不同神经网络的更深入信息，请参考Generation5essays。尽管我们已经探讨了神经元、训练方法以及体系结构等基础概念虽然我们已经探讨了这些内容然而我们仍不清楚这些网络到底如何运作
TheFunctionofANNs----------------------------------------------------------------------人工神经网络被设计为能够协同处理图像信息-它们通常分为基于类别识别或基于联想记忆两种类型。
分类式网络能够识别一组数值数据，并对其进行归类处理。例如ONR系统能够接收包含特定数值信息的照片并输出该数值数据作为结果。或者PPDA32系统能够识别特定位置坐标并将其归为A型或B型类别（具体类型由提供的训练数据确定）。
更多的应用场景可以看出自军用雷达系统中的一种先进的雷达技术。这种雷达系统能够识别车辆或树木的存在与类型。联想模式接收一组数据并生成一组新的数据
比如HIR程序接收一个污损图像并生成其之前学习的最接近图像。联想模式特别适合用于复杂的应用程序如手写签名验证、面部识别系统以及指纹分析设备等。
神经网络的发展经历了起起落落，在这一领域中展现出多种优势，并逐渐成为主流技术
它在类型分类/识别方面的表现非常卓越。神经网络不仅能够处理异常或非正常输入的数据，在实际应用中也具有重要意义（如雷达和声波定位系统的应用）。许多神经网络都借鉴了生物神经系统的结构，并模拟了大脑的工作机制。
神经网络也得益于神经系统科学的发展。它可以使计算机能够像人类一样精确识别物体，并且运算速度与计算机相媲美！前景广阔。然而……确实是这样。这也常归因于缺乏足够强大的硬件支持。
神经网络的力量源于其通过同时处理多个数据来进行计算的能力；即意味着其能够高效地完成多种任务。由此可见,即使使用串行计算机来模拟这种高效的计算模式也会面临巨大的挑战
神经网络在构建网络时面临的问题之一是其对于特定问题的基础设定存在不足-涉及的因素极为复杂：不仅需要考虑训练算法的选择与架构设计的影响（即模型的具体实现细节），还需综合评估各层节点数量与深度设置（即模型结构参数），同时数据的质量与表现形式（即输入样本特征）等基础要素；此外还涉及到其他诸多关键因素。
因此，在企业运营中时间的重要性日益凸显后段大部分企业难以承担重复开发神经网络以有效解决相关问题。
学习过程是理解人造神经系统最复杂也是最重要的环节之一 在这一过程中 我们需要考虑不同的训练方法以及各种系统架构之间的差异 各种训练方法主要包括反向传播(Back-propagation)、Δ规则(Delta rule)以及Kohonen自组织学习等多种方法 由于系统架构的不同 受限于现有的训练算法 学习过程也呈现出显著的差异性 因此 我们需要根据具体的应用场景选择适合的学习算法 并根据实际需求进行参数设置 在这一过程中 学习算法的主要目的是通过不断调整各权重值来优化整个系统的性能
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专业术语较多，在实际应用中可能会面临较大的挑战。如果有条件的话，请您尝试根据百度翻译的结果对文本进行重新组织句式结构，并寻求专业人士的帮助进行校对或翻译工作；使用专业的翻译软件进行直译是不够准确的做法，请参考百度等权威平台提供的详细解读和分析结果：该研究考虑了具有时变离散性和分布时变时滞的细胞神经网络系统的滞后相关鲁棒稳定性问题。
利用Lyapunov稳定性理论与线性矩阵不等式（LMI）技术推导出的线性矩阵不等式通过引入新的模型以避免边界某些交叉项。通过数值实例说明提出的稳定性判据能够有效提高现有方法的效果。
特别是在分析中利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）技术建立了一个新的稳定性判据，并通过这个判据推导出的线性矩阵不等式减小了边界处的一些交叉项从而使得系统能够更好地运行避免了由于这些交叉项的存在可能导致系统停滞。