NEUROLANCER

Description
Let's write the future of neuroscience together

راه ارتباطی:
@bahramsanaei
Advertising
We recommend to visit

با خانواده کوئیزلت مثل آب خوردن انگلیسی یادمیگیری😍
دوره رایگان نیتیو پلاس رو داخل چنل حتما ببین😎💛

اگرم سوالی داشتی از طریق آیدی زیر بهمون پیام بدین🥰👇
👨‍💻 @Quizlet_Support

Last updated hace 6 días, 20 horas

🔥کانال تلگرامی پایه دهم🔥
🌱 بدون هیچگونه آگهی و تبلیغات آزار دهنده ☺
☎ ادمین : @nohom_robot

Last updated hace 3 meses, 3 semanas

📊 بزرگترین مرجع اطلاعات عمومی، آزمون های چالشی😉😜، هوش و سرگرمی
تبلیغات 👇👇
@QuizAdv
با داشتن این چنل نمیذاری تو جمع کسی حرف بزنه😂

Last updated hace 2 semanas, 6 días

2 months, 2 weeks ago
2 months, 2 weeks ago
2 months, 2 weeks ago

هنگامی که هاپفیلد مقاله خود را در مورد حافظه تداعی منتشر کرد، جفری هینتون در دانشگاه کارنگی ملون در پیتسبورگ، ایالات متحده آمریکا مشغول به کار بود.

او پیش از این روانشناسی تجربی و هوش مصنوعی را در انگلستان و اسکاتلند مطالعه کرده بود و تعجب می‌کرد که آیا ماشین‌ها می‌توانند به روشی مشابه انسان‌ها الگوها را پردازش کنند، دسته‌های خود را برای مرتب‌سازی و تفسیر اطلاعات بیابند. همراه با همکار خود، ترنس سجناوسکی، هینتون از شبکه هاپفیلد شروع کرد و آن را برای ساخت چیزی جدید، با استفاده از ایده‌های فیزیک آماری، گسترش داد.

فیزیک آماری سیستم‌هایی را که از بسیاری عناصر مشابه تشکیل شده‌اند، مانند مولکول‌ها در یک گاز، توصیف می‌کند.

ردیابی تمام مولکول‌های جداگانه در گاز دشوار یا غیرممکن است، اما می‌توان آن‌ها را به صورت جمعی در نظر گرفت تا خواص کلی گاز مانند فشار یا دما را تعیین کرد. روش‌های بالقوه زیادی برای پخش شدن مولکول‌های گاز در حجم آن با سرعت‌های فردی و همچنان منجر شدن به خواص جمعی یکسان وجود دارد.

حالت‌هایی که اجزای فردی می‌توانند به طور مشترک در آن وجود داشته باشند، می‌توانند با استفاده از فیزیک آماری تحلیل شوند و احتمال وقوع آن‌ها محاسبه شود.

برخی از حالت‌ها از سایرین محتمل‌تر هستند؛ این به مقدار انرژی موجود بستگی دارد، که در یک معادله توسط فیزیکدان قرن نوزدهم، لودویگ بولتزمن، توصیف شده است. شبکه هینتون از آن معادله استفاده کرد و این روش در سال 1985 با نام چشمگیر ماشین بولتزمن منتشر شد.

تشخیص نمونه‌های جدید از همان نوع
ماشین بولتزمن معمولاً با دو نوع مختلف گره استفاده می‌شود.

اطلاعات به یک گروه تغذیه می‌شود که گره‌های قابل مشاهده نامیده می‌شوند. گره‌های دیگر یک لایه پنهان را تشکیل می‌دهند.

مقادیر و اتصالات گره‌های پنهان نیز به انرژی کل شبکه کمک می‌کنند.
ماشین با اعمال یک قانون برای به‌روزرسانی مقادیر گره‌ها یکی یکی اجرا می‌شود.

در نهایت ماشین وارد حالتی خواهد شد که الگوی گره‌ها می‌تواند تغییر کند، اما خواص کلی شبکه یکسان باقی می‌ماند. هر الگوی ممکن سپس یک احتمال خاص خواهد داشت که توسط انرژی شبکه مطابق با معادله بولتزمن تعیین می‌شود.
هنگامی که ماشین متوقف می‌شود، یک الگوی جدید ایجاد کرده است که ماشین بولتزمن را به یک نمونه اولیه از یک مدل مولد تبدیل می‌کند.

با آموزش های آینده نورولنسر همراه باشید:

  • کاربردهای عملی ماشین بولتزمن در زمینه‌های مختلف

  • مقایسه ماشین بولتزمن با دیگر مدل‌های مولد

  • چالش‌ها و محدودیت‌های ماشین بولتزمن

3 months, 3 weeks ago
3 months, 3 weeks ago
4 months, 1 week ago

notesheet for neurolancers

Neurolancer

6 months, 1 week ago

?فهرستی از بهترین، جذاب ترین و معتبر ترین کانال و گروه های علمی در تلگرام!!
از دستش ندید✔️

https://t.me/addlist/0XAktUnoCPs2NmY0

6 months, 2 weeks ago

‎⁨نوروپلاستیسیته در افسردگی، امکان جایگزینی کمبود سروتونین را دارد.
Neurolancer
Neuropaper

6 months, 2 weeks ago

Translation of neurotechnologies

Neurolancer
Neuropaper

We recommend to visit

با خانواده کوئیزلت مثل آب خوردن انگلیسی یادمیگیری😍
دوره رایگان نیتیو پلاس رو داخل چنل حتما ببین😎💛

اگرم سوالی داشتی از طریق آیدی زیر بهمون پیام بدین🥰👇
👨‍💻 @Quizlet_Support

Last updated hace 6 días, 20 horas

🔥کانال تلگرامی پایه دهم🔥
🌱 بدون هیچگونه آگهی و تبلیغات آزار دهنده ☺
☎ ادمین : @nohom_robot

Last updated hace 3 meses, 3 semanas

📊 بزرگترین مرجع اطلاعات عمومی، آزمون های چالشی😉😜، هوش و سرگرمی
تبلیغات 👇👇
@QuizAdv
با داشتن این چنل نمیذاری تو جمع کسی حرف بزنه😂

Last updated hace 2 semanas, 6 días