Μετάφραση και ανάλυση λέξεων από την τεχνητή νοημοσύνη ChatGPT
Σε αυτήν τη σελίδα μπορείτε να λάβετε μια λεπτομερή ανάλυση μιας λέξης ή μιας φράσης, η οποία δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας το ChatGPT, την καλύτερη τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μέχρι σήμερα:
- πώς χρησιμοποιείται η λέξη
- συχνότητα χρήσης
- χρησιμοποιείται πιο συχνά στον προφορικό ή γραπτό λόγο
- επιλογές μετάφρασης λέξεων
- παραδείγματα χρήσης (πολλές φράσεις με μετάφραση)
- ετυμολογία
neural computer - translation to Αγγλικά
.svg?width=200 "An ANN dependency graph")
общая лексика
нейрокомпьютер
компьютерная система, базирующаяся на нейронной сети. Термин был предложен профессором MTI Уоренном С. Маккалохом (W.S. McCulloch) в конце сороковых годов
Смотрите также
математика
нервная (нейронная) сеть
общая лексика
искусственная нейронная сеть, ИНС
программа или аппаратура, моделирующие сеть, построенную на принципах взаимодействия клеток (нейронов) нервной системы человека. В аппаратной реализации ИНС представляет собой сеть из множества простых процессоров (units), каждый из которых имеет небольшую локальную память и коммуникационные соединения с другими процессорами (connections). По входным соединениям передаются числовые данные, а по выходным - результаты их обработки. Такие сети используются для распознавания образов, речи, прогнозирования ситуации в финансовой сфере и т.д.
синоним
Смотрите также
Ορισμός
Βικιπαίδεια
Artificial neural networks (ANNs), usually simply called neural networks (NNs) or neural nets, are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains.
An ANN is based on a collection of connected units or nodes called artificial neurons, which loosely model the neurons in a biological brain. Each connection, like the synapses in a biological brain, can transmit a signal to other neurons. An artificial neuron receives signals then processes them and can signal neurons connected to it. The "signal" at a connection is a real number, and the output of each neuron is computed by some non-linear function of the sum of its inputs. The connections are called edges. Neurons and edges typically have a weight that adjusts as learning proceeds. The weight increases or decreases the strength of the signal at a connection. Neurons may have a threshold such that a signal is sent only if the aggregate signal crosses that threshold.
Typically, neurons are aggregated into layers. Different layers may perform different transformations on their inputs. Signals travel from the first layer (the input layer), to the last layer (the output layer), possibly after traversing the layers multiple times.
