| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Un neurone formel, parfois appelé neurone … Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées. Les valeurs numériques de ces coefficients sont ajustées dans une phase d'apprentissage. Dans sa version la plus simple, un neurone formel calcule la somme pondérée des entrées reçues, puis applique à cette valeur une fonction d'activation, généralement non linéaire. La valeur finale obtenue est la sortie du neurone. Le neurone formel est l'unité élémentaire des réseaux de neurones artificiels dans lesquels il est associé à ses semblables pour calculer des fonctions arbitrairement complexes, utilisées pour diverses applications en intelligence artificielle. Mathématiquement, le neurone formel est une fonction à plusieurs variables et à valeurs réelles. plusieurs variables et à valeurs réelles.
, Les neurones artificials són microxips que … Les neurones artificials són microxips que pretenen imitar les funcions de les . Aquesta tecnologia s'està investigant i desenvolupant actualment i es pretén que d'aquí a uns anys es pugui començar a utilitzar en els àmbits de salut. Gràcies a les neurones artificials es poden crear . Aquest tipus de neurones artificials responen als senyals elèctrics que emet el nostre sistema nerviós de la mateixa manera que ho faria una neurona real biològica.a que ho faria una neurona real biològica.
, 人工神経（じんこうしんけい）の記事では、ニューラルネットワークを構成する基本単位としての、モデル化された神経細胞（ニューロン）について述べる。1つ以上の入力を受け取り（1つ以上の樹状突起に相当）、それらの重み付け和から活性化関数を通して出力とする。
, 인공 뉴런(artificial neuron, 인공 신경)은 신경해부학적 사실을 토대로 하여 고안된 간단한 연산기능만을 갖는 처리기이다.
, Um neurônio artificial representa a base de uma rede neural artificial, um modelo da (às vezes também: neuroinformática) e orientado nas redes neurais biológicas.
, العصب الاصطناعي (بالإنجليزية: Artificial n … العصب الاصطناعي (بالإنجليزية: Artificial neuron) هو دالة رياضية تعتبر كنموذج رياضي للعصبون الحيوي.العصبونات الاصطناعية تعتبر الوحدات المؤسسة للشبكة العصبونية الاصطناعية، و بناءً على النموذج المعين المستخدم قد تدعى وحدة شبه خطية "semi-linear unit"، عصبون إن في "Nv neuron"، عصبون ثنائي "binary neuron"، عصبون عتبوي وظيفي "linear threshold function"، أو عصبون ماكلش-بيتس "McCulloch–Pitts (MCP) neuron". يستقبل العصبون الاصطناعي وحد أو أكثر من الإدخالات (التي تمثل الزائدة الشجرية) و تجمعهم لتعطي النتيجة (أي التفعيل)(والذي يمثل المحور العصبي. عادة ما يثقل مجموع كل مفردة، وينقل المجموع لدالة غير خطية تعرف باسم أو دالة التحويل.عادة ما يكون لدى دالات التحويل ولكنها يمكن أن تتخذ شكل دالة أخرى غير خطية، دالة خطية متعددة التعريف أو دالة فرعية. و عادة يكونون مرتبون ازدياداً، مستمرون، و قابلين للاشتقاق.أما الدالة العتبوية فهي مستوحاء لبناء بوابات منطقية تدعى بوبات عتبوية مع زيادة مجددة لبناء دارة منطقية ممثلة المعالجة المخية.على سبيل المثال، تم استخدام اجهزة مثل الممرستور بشكل كثيف لتطوير هكذا منطق. مثل الممرستور بشكل كثيف لتطوير هكذا منطق.
, An artificial neuron is a mathematical fun … An artificial neuron is a mathematical function conceived as a model of biological neurons, a neural network. Artificial neurons are elementary units in an artificial neural network. The artificial neuron receives one or more inputs (representing excitatory postsynaptic potentials and inhibitory postsynaptic potentials at neural dendrites) and sums them to produce an output (or activation, representing a neuron's action potential which is transmitted along its axon). Usually each input is separately weighted, and the sum is passed through a non-linear function known as an activation function or transfer function. The transfer functions usually have a sigmoid shape, but they may also take the form of other non-linear functions, piecewise linear functions, or . They are also often monotonically increasing, continuous, differentiable and bounded. Non-monotonic, unbounded and oscillating activation functions with multiple zeros that outperform sigmoidal and ReLU like activation functions on many tasks have also been recently explored. The thresholding function has inspired building logic gates referred to as threshold logic; applicable to building logic circuits resembling brain processing. For example, new devices such as memristors have been extensively used to develop such logic in recent times. The artificial neuron transfer function should not be confused with a linear system's transfer function. Artificial neurons can also refer to artificial cells in neuromorphic engineering (see ) that are similar to natural physical neurons.t are similar to natural physical neurons.
, Las neuronas artificiales son microchips q … Las neuronas artificiales son microchips que pretenden imitar las funciones de las . Esta tecnología se está investigando y desarrollando actualmente y se pretende que dentro de unos años se pueda empezar a utilizar en los ámbitos de salud. Gracias a las neuronas artificiales se pueden crear redes neuronales artificiales (RNA). Este tipo de neuronas artificiales responden a señales eléctricas que emite nuestro sistema nervioso de la misma manera que lo haría una neurona real biológica.a que lo haría una neurona real biológica.
, Штучний нейрон (Математичний нейрон Маккал … Штучний нейрон (Математичний нейрон Маккалоха — , Формальний нейрон) — вузол штучної нейронної мережі, що є спрощеною моделлю природного нейрона.Математично, штучний нейрон зазвичай представляють як деяку нелінійну функцію від єдиного аргументу — лінійної комбінації всіх вхідних сигналів. Цю функцію називають функцією активації або функцією спрацьовування, передавальною функцією. Отриманий результат посилається на єдиний вихід. Такі штучні нейрони об'єднують в мережі — з'єднують виходи одних нейронів з входами інших. Штучні нейрони та мережі є основними елементами ідеального нейрокомп'ютера.ими елементами ідеального нейрокомп'ютера.
, Иску́сственный нейро́н (математический ней … Иску́сственный нейро́н (математический нейрон Маккаллока — Питтса, формальный нейрон) — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона.Математически искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов. Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети — соединяют выходы одних нейронов с входами других. Искусственные нейроны и сети являются основными элементами идеального нейрокомпьютера.ыми элементами идеального нейрокомпьютера.
, Ein künstliches Neuron bildet die Basis fü … Ein künstliches Neuron bildet die Basis für das Modell der künstlichen neuronalen Netze, ein Modell aus der Neuroinformatik, das durch biologische neuronale Netze motiviert ist. Als konnektionistisches Modell bilden sie in einem Netzwerk aus künstlichen Neuronen ein künstliches neuronales Netz und können so beliebig komplexe Funktionen approximieren, Aufgaben erlernen und Probleme lösen, bei denen eine explizite Modellierung schwierig bis nicht durchzuführen ist. Beispiele sind die Gesichts- und Spracherkennung. Als Modell aus dem biologischen Vorbild der Nervenzelle entstanden, kann es mehrere Eingaben verarbeiten und entsprechend über seine Aktivierung reagieren. Dazu werden die Eingaben gewichtet an eine Ausgabefunktion übergeben, welche die Neuronenaktivierung berechnet. Ihr Verhalten wird ihnen im Allgemeinen durch Einlernen unter Verwendung eines Lernverfahrens gegeben.r Verwendung eines Lernverfahrens gegeben.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/artificial_neuron.png?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://www.youtube.com/watch%3Fv=NhTZnnJJP64 +
, http://www.mind.ilstu.edu/curriculum/modOverview.php%3FmodGUI=212 +
, https://dspace.lboro.ac.uk/2134/12736 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
349771
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
28689
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1124350263
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Logic_circuit +
, http://dbpedia.org/resource/Neuron +
, http://dbpedia.org/resource/Hyperbolic_tangent +
, http://dbpedia.org/resource/Feedback +
, http://dbpedia.org/resource/Sigmoid_function +
, http://dbpedia.org/resource/Half-wave_rectification +
, http://dbpedia.org/resource/Soft_robot +
, http://dbpedia.org/resource/Vector_%28mathematics_and_physics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Bernard_Widrow +
, http://dbpedia.org/resource/Weighting +
, http://dbpedia.org/resource/Pseudocode +
, http://dbpedia.org/resource/Neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Disjunctive_normal_form +
, http://dbpedia.org/resource/Action_potential +
, http://dbpedia.org/resource/Logistic_function +
, http://dbpedia.org/resource/Inhibitory_postsynaptic_potential +
, http://dbpedia.org/resource/Brain%E2%80%93computer_interface +
, http://dbpedia.org/resource/Birdsong +
, http://dbpedia.org/resource/Multilayer_perceptron +
, http://dbpedia.org/resource/ADALINE +
, http://dbpedia.org/resource/Memristor +
, http://dbpedia.org/resource/Boolean_data_type +
, http://dbpedia.org/resource/Bounded_function +
, http://dbpedia.org/resource/Object_oriented +
, http://dbpedia.org/resource/Dopamine +
, http://dbpedia.org/resource/Transfer_function +
, http://dbpedia.org/resource/Binding_neuron +
, http://dbpedia.org/resource/Biosensor +
, http://dbpedia.org/resource/Deconvolution +
, http://dbpedia.org/resource/Dendrite +
, http://dbpedia.org/resource/Paul_Werbos +
, http://dbpedia.org/resource/Feed-forward_network +
, http://dbpedia.org/resource/Mathematical_model +
, http://dbpedia.org/resource/Continuous_function +
, http://dbpedia.org/resource/Gradient_descent +
, http://dbpedia.org/resource/Axon +
, http://dbpedia.org/resource/Logistic_regression +
, http://dbpedia.org/resource/Function_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Polymer +
, http://dbpedia.org/resource/Frank_Rosenblatt +
, http://dbpedia.org/resource/Activation_function +
, http://dbpedia.org/resource/Dendrites +
, http://dbpedia.org/resource/Biological +
, http://dbpedia.org/resource/Unary_coding +
, http://dbpedia.org/resource/Excitatory_postsynaptic_potential +
, http://dbpedia.org/resource/Soma_%28biology%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Backpropagation +
, http://dbpedia.org/resource/Wetware_computer +
, http://dbpedia.org/resource/Homogeneous_coordinates +
, http://dbpedia.org/resource/Neuromorphic_computing +
, http://dbpedia.org/resource/Connectionism +
, http://dbpedia.org/resource/Hyperplane +
, http://dbpedia.org/resource/Differentiable_function +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Wavelet +
, http://dbpedia.org/resource/Logic_gate +
, http://dbpedia.org/resource/Function_approximation +
, http://dbpedia.org/resource/Warren_McCulloch +
, http://dbpedia.org/resource/Walter_Pitts +
, http://dbpedia.org/resource/Brain_cell +
, http://dbpedia.org/resource/Perceptron +
, http://dbpedia.org/resource/Boolean_function +
, http://dbpedia.org/resource/Conjunctive_normal_form +
, http://dbpedia.org/resource/Category:American_inventions +
, http://dbpedia.org/resource/Rectifier_%28neural_networks%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Ramp_function +
, http://dbpedia.org/resource/Principal_component_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Monotonic_function +
, http://dbpedia.org/resource/Neuromorphic_engineering +
, http://dbpedia.org/resource/Heaviside_step_function +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_cell +
, http://dbpedia.org/resource/Linear_filter +
, http://dbpedia.org/resource/Harmonic_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Linear_transformation +
, http://dbpedia.org/resource/File:Artificial_neuron.png +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Piecewise +
, http://dbpedia.org/resource/Vector_space +
, http://dbpedia.org/resource/Independent_component_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Neurotransmitter +
, http://dbpedia.org/resource/File:Neuron3.svg +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Non-linear_function +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Expand_section +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refbegin +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Clarify +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refend +
, http://dbpedia.org/resource/Template:See_also +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:See_below +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Sic +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Vanchor +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Main +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_journal +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Category:American_inventions +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Function +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron?oldid=1124350263&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/artificial_neuron.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Neuron3.svg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Artificial_neuron.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron +
|
| owl:sameAs |
http://yago-knowledge.org/resource/Artificial_neuron +
, http://az.dbpedia.org/resource/S%C3%BCni_neyron +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Neurone_formel +
, http://www.wikidata.org/entity/Q177058 +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neuron +
, http://ta.dbpedia.org/resource/%E0%AE%9A%E0%AF%86%E0%AE%AF%E0%AE%B1%E0%AF%8D%E0%AE%95%E0%AF%88_%E0%AE%A8%E0%AE%B0%E0%AE%AE%E0%AF%8D%E0%AE%AA%E0%AE%A3%E0%AF%81 +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.01z3py +
, https://global.dbpedia.org/id/jJ9Y +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D8%B9%D8%B5%D8%A8_%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A +
, http://de.dbpedia.org/resource/K%C3%BCnstliches_Neuron +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%B3%D9%84%D9%88%D9%84_%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C_%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C +
, http://ko.dbpedia.org/resource/%EC%9D%B8%EA%B3%B5_%EB%89%B4%EB%9F%B0 +
, http://et.dbpedia.org/resource/Tehisneuron +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Neurona_artificial +
, http://sr.dbpedia.org/resource/%D0%92%D0%B5%D1%88%D1%82%D0%B0%D1%87%D0%BA%D0%B8_%D0%BD%D0%B5%D1%83%D1%80%D0%BE%D0%BD +
, http://es.dbpedia.org/resource/Neurona_artificial +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%A8%D1%82%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%A5%9E%E7%B5%8C +
, http://pt.dbpedia.org/resource/Neur%C3%B4nio_artificial +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Cognition100023271 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Creativity105624700 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Communication100033020 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Ability105616246 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatAmericanInventions +
, http://dbpedia.org/class/yago/Message106598915 +
, http://dbpedia.org/class/yago/NeuralNetwork106725467 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatArtificialNeuralNetworks +
, http://dbpedia.org/class/yago/ComputerArchitecture106725249 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Specification106725067 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Description106724763 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Statement106722453 +
, http://dbpedia.org/ontology/Disease +
, http://dbpedia.org/class/yago/PsychologicalFeature100023100 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Invention105633385 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatNeuralNetworks +
|
| rdfs:comment |
Ein künstliches Neuron bildet die Basis fü … Ein künstliches Neuron bildet die Basis für das Modell der künstlichen neuronalen Netze, ein Modell aus der Neuroinformatik, das durch biologische neuronale Netze motiviert ist. Als konnektionistisches Modell bilden sie in einem Netzwerk aus künstlichen Neuronen ein künstliches neuronales Netz und können so beliebig komplexe Funktionen approximieren, Aufgaben erlernen und Probleme lösen, bei denen eine explizite Modellierung schwierig bis nicht durchzuführen ist. Beispiele sind die Gesichts- und Spracherkennung.le sind die Gesichts- und Spracherkennung.
, Штучний нейрон (Математичний нейрон Маккал … Штучний нейрон (Математичний нейрон Маккалоха — , Формальний нейрон) — вузол штучної нейронної мережі, що є спрощеною моделлю природного нейрона.Математично, штучний нейрон зазвичай представляють як деяку нелінійну функцію від єдиного аргументу — лінійної комбінації всіх вхідних сигналів. Цю функцію називають функцією активації або функцією спрацьовування, передавальною функцією. Отриманий результат посилається на єдиний вихід. Такі штучні нейрони об'єднують в мережі — з'єднують виходи одних нейронів з входами інших. Штучні нейрони та мережі є основними елементами ідеального нейрокомп'ютера.ими елементами ідеального нейрокомп'ютера.
, An artificial neuron is a mathematical fun … An artificial neuron is a mathematical function conceived as a model of biological neurons, a neural network. Artificial neurons are elementary units in an artificial neural network. The artificial neuron receives one or more inputs (representing excitatory postsynaptic potentials and inhibitory postsynaptic potentials at neural dendrites) and sums them to produce an output (or activation, representing a neuron's action potential which is transmitted along its axon). Usually each input is separately weighted, and the sum is passed through a non-linear function known as an activation function or transfer function. The transfer functions usually have a sigmoid shape, but they may also take the form of other non-linear functions, piecewise linear functions, or . They are also often monotonications, or . They are also often monotonica
, 인공 뉴런(artificial neuron, 인공 신경)은 신경해부학적 사실을 토대로 하여 고안된 간단한 연산기능만을 갖는 처리기이다.
, Un neurone formel, parfois appelé neurone … Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées. Les valeurs numériques de ces coefficients sont ajustées dans une phase d'apprentissage. Dans sa version la plus simple, un neurone formel calcule la somme pondérée des entrées reçues, puis applique à cette valeur une fonction d'activation, généralement non linéaire. La valeur finale obtenue estnon linéaire. La valeur finale obtenue est
, 人工神経（じんこうしんけい）の記事では、ニューラルネットワークを構成する基本単位としての、モデル化された神経細胞（ニューロン）について述べる。1つ以上の入力を受け取り（1つ以上の樹状突起に相当）、それらの重み付け和から活性化関数を通して出力とする。
, Um neurônio artificial representa a base de uma rede neural artificial, um modelo da (às vezes também: neuroinformática) e orientado nas redes neurais biológicas.
, Les neurones artificials són microxips que … Les neurones artificials són microxips que pretenen imitar les funcions de les . Aquesta tecnologia s'està investigant i desenvolupant actualment i es pretén que d'aquí a uns anys es pugui començar a utilitzar en els àmbits de salut. Gràcies a les neurones artificials es poden crear . Aquest tipus de neurones artificials responen als senyals elèctrics que emet el nostre sistema nerviós de la mateixa manera que ho faria una neurona real biològica.a que ho faria una neurona real biològica.
, العصب الاصطناعي (بالإنجليزية: Artificial n … العصب الاصطناعي (بالإنجليزية: Artificial neuron) هو دالة رياضية تعتبر كنموذج رياضي للعصبون الحيوي.العصبونات الاصطناعية تعتبر الوحدات المؤسسة للشبكة العصبونية الاصطناعية، و بناءً على النموذج المعين المستخدم قد تدعى وحدة شبه خطية "semi-linear unit"، عصبون إن في "Nv neuron"، عصبون ثنائي "binary neuron"، عصبون عتبوي وظيفي "linear threshold function"، أو عصبون ماكلش-بيتس "McCulloch–Pitts (MCP) neuron".ماكلش-بيتس "McCulloch–Pitts (MCP) neuron".
, Иску́сственный нейро́н (математический ней … Иску́сственный нейро́н (математический нейрон Маккаллока — Питтса, формальный нейрон) — узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона.Математически искусственный нейрон обычно представляют как некоторую нелинейную функцию от единственного аргумента — линейной комбинации всех входных сигналов. Данную функцию называют функцией активации или функцией срабатывания, передаточной функцией. Полученный результат посылается на единственный выход. Такие искусственные нейроны объединяют в сети — соединяют выходы одних нейронов с входами других. Искусственные нейроны и сети являются основными элементами идеального нейрокомпьютера.ыми элементами идеального нейрокомпьютера.
, Las neuronas artificiales son microchips q … Las neuronas artificiales son microchips que pretenden imitar las funciones de las . Esta tecnología se está investigando y desarrollando actualmente y se pretende que dentro de unos años se pueda empezar a utilizar en los ámbitos de salud. Gracias a las neuronas artificiales se pueden crear redes neuronales artificiales (RNA). Este tipo de neuronas artificiales responden a señales eléctricas que emite nuestro sistema nervioso de la misma manera que lo haría una neurona real biológica.a que lo haría una neurona real biológica.
|
| rdfs:label |
人工神経
, 인공 뉴런
, Neurônio artificial
, Neurona artificial
, Artificial neuron
, Neurone formel
, عصب اصطناعي
, Искусственный нейрон
, Штучний нейрон
, Künstliches Neuron
|
| rdfs:seeAlso |
http://dbpedia.org/resource/Rectifier_%28neural_networks%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Sigmoid_function +
|
