• 神经网络的计算机程序，其目的是模拟人的大脑，通过作等神经元和相互连接的方式相同的脑细胞做。 此外，通过使用各种类型的算法，这些网络可以接受培训，以执行某些任务和甚至学会通过自己，尽管在有限的措施。

    紧急是一个软件工具，目的是使神经网络域更容易获得的公共和人谁都不是，经验丰富的用编程语言，因此，他们将需要更多的时间来创建这样一个结构从零开始。 为此，应用程序带来了一个收集的项目含有富含量的数据和参数对于各种类型的网络。

    交互式的一部分是由程序的能力，以代表上述数据为一个图形模型，这可以很容易地形象化并进行分析，没有必要了解的底层代码位。 那是不是意味着你不需要任何神经网络的知识，因为你仍然必须处理领域的具体条款和其他相关概念。

    由于这一主题涵盖了相当大的领域，这只是很自然的，有许多变化，并解释如何设计和模仿一个神经网络，提供通过各种不同的算法，包括与应用程序。 因此，你可以使用的传播，约束的满意度和Leabra算法，而象征性的行为-R构的支持也是如此。

    此外，还可以享受一个完整的牛顿的物理模拟器，这是捆绑为3D-兼容的界面。 这可以让你尝试各种不同的机器人技术模拟和真实的视觉图像处理，尽管它的使用可以扩展到其他许多领域和领域。

    由于紧急是使用大量的科学家在各种项目，世界各地，你可以依其能力，以提供预期的性能和模拟的准确性。 但是，仍然非常难以使用没有适当的技能和所需要的神经网络的知识。

  • तंत्रिका नेटवर्क के लिए कर रहे हैं कंप्यूटर प्रोग्राम का लक्ष्य है कि अनुकरण करने के लिए एक मानव मस्तिष्क की तरह अभिनय करके न्यूरॉन्स और एक दूसरे के साथ कनेक्ट एक ही तरीके से मस्तिष्क की कोशिकाओं करते हैं. इसके अलावा, विभिन्न प्रकार का उपयोग करके एल्गोरिदम, इन नेटवर्क प्रशिक्षित किया जा सकता है कुछ कार्य करने के लिए और यहां तक कि खुद के द्वारा जानने में हालांकि, एक सीमित के उपाय.

    आकस्मिक है एक सॉफ्टवेयर उपयोगिता है कि बनाने के लिए करना है तंत्रिका नेटवर्क डोमेन से अधिक जनता के लिए सुलभ करने के लिए और जो लोग नहीं कर रहे हैं कि अनुभव के साथ एक प्रोग्रामिंग भाषा है, इसलिए वे होगा और अधिक समय की जरूरत बनाने के लिए इस तरह के एक निर्माण खरोंच से. कि प्रभाव के लिए, आवेदन लाता है परियोजनाओं का एक संग्रह युक्त की समृद्ध मात्रा में डेटा और मापदंडों के विभिन्न प्रकार के लिए नेटवर्क है ।

    इंटरैक्टिव भाग का प्रतिनिधित्व करती है कार्यक्रम की क्षमता का प्रतिनिधित्व करने के लिए ऊपर उल्लिखित के रूप में डेटा की एक चित्रमय मॉडल है, जो कर सकते हो आसानी से कल्पना और विश्लेषण के बिना, समझने के लिए अंतर्निहित कोड बिट्स. है कि नहीं मतलब करने के लिए आप की जरूरत नहीं किसी भी तंत्रिका नेटवर्क के ज्ञान के बाद, आप अभी भी साथ सौदा करने के लिए डोमेन-विशिष्ट शर्तें और अन्य संबंधित विचार.

    के बाद से हाथ में इस विषय शामिल हैं एक नहीं बल्कि बड़े क्षेत्र में, यह स्वाभाविक ही है कि कई बदलाव कर रहे हैं और कैसे की व्याख्या करने के लिए डिजाइन और अनुकरण तंत्रिका नेटवर्क बनाया है, आप के लिए उपलब्ध की विविधता के माध्यम से अलग एल्गोरिदम के आवेदन के साथ शामिल है । इस प्रकार, आप का उपयोग कर सकते हैं वापस-प्रसार, बाधा संतुष्टि और Leabra एल्गोरिदम, जबकि प्रतीकात्मक अधिनियम-आर वास्तुकला का समर्थन किया है के रूप में अच्छी तरह से.

    इसके अलावा, आप भी मजा कर सकते हैं एक पूरा न्यूटोनियन भौतिकी सिम्युलेटर है, जो बंडल में 3 डी-संगत इंटरफेस है. यह अनुमति देता है आप के साथ प्रयोग करने के लिए विभिन्न रोबोटिक्स सिमुलेशन और यथार्थवादी दृश्य के प्रसंस्करण छवियों, हालांकि इसके उपयोग करता है का विस्तार कर सकते हैं करने के लिए कई अन्य क्षेत्रों में, और डोमेन.

    के बाद से आकस्मिक द्वारा प्रयोग किया जाता है की एक बड़ी संख्या में वैज्ञानिकों ने विभिन्न परियोजनाओं में दुनिया भर में, तुम पर भरोसा कर सकते हैं देने के लिए अपनी क्षमता की उम्मीद है और प्रदर्शन और सिमुलेशन सटीकता. यह है, तथापि, अभी भी बहुत मुश्किल का उपयोग करने के लिए बिना उचित कौशल का सेट और आवश्यक तंत्रिका नेटवर्क ज्ञान है ।

  • Neural networks are computer programs that aim to simulate a human brain, by acting like neurons and connecting with each other the same way brain cells do. In addition, by using various types of algorithms, these networks can be trained to perform certain tasks and even learn by themselves, albeit in a limited measure.

    Emergent is a software utility that aims to make the neural network domain more accessible to the public and to people who are not that experienced with programming languages, hence they would need much more time to create such a construct from scratch. To that effect, the application brings a collection of projects containing rich amounts of data and parameters for various types of networks.

    The interactive part is represented by the program's ability to represent the aforementioned data as a graphical model, which can be easily visualized and analyzed, without having to understand the underlying code bits. That is not to mean you do not need any neural network knowledge, since you still have to deal with domain-specific terms and other related notions.

    Since the subject at hand encompasses a rather large field, it is only natural that there are many variations and interpretations of how to design and simulate a neural network, made available to you through the variety of different algorithms included with the application. Thus, you can make use of the back-propagation, constraint satisfaction and Leabra algorithms, while the symbolic ACT-R architecture is supported as well.

    Furthermore, you can also enjoy a complete Newtonian physics simulator, which is bundled into the 3D-compatible interface. This allows you to experiment with various robotics simulations and realistic visual processing of images, although its uses can extend to many other fields and domains.

    Since Emergent is used by a large number of scientists in various projects around the world, you can count on its ability to deliver the expected performance and simulation accuracy. It is, however, still very hard to use without the appropriate set of skills and the required neural network knowledge.