การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม
ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง
ความแตกต่างระหว่าง การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม
การรู้จำแบบ vs. โครงข่ายประสาทเทียม
การรู้จำแบบ (pattern recognition) เป็นสาขาย่อยหนึ่งของ วิทยาการคอมพิวเตอร์ เป็นศาสตร์ที่มีจุดประสงค์ในเพื่อการจำแนก วัตถุ (objects) ออกเป็นประเภท (classes) ตาม รูปแบบของวัตถุ โดยในการคำนวณจะมีการใช้เทคนิคจากสาขาอื่น ๆ มากมาย เช่น การประมวลผลสัญญาณ ปัญญาประดิษฐ์ และสถิติ รูปแบบ (pattern) ในที่นี้หมายถึง รูปร่าง หรือ คุณลักษณะ ของวัตถุ ที่เราสนใจ โดยวัตถุนั้นอาจเป็น รูปธรรม หรือ นามธรรม ก็ได้ หรือจะเป็นรูปแบบ ที่กระจายบนพื้นที่ หรือ เปลี่ยนแปลงตามเวลา ก็ได้. งานประสาทเทียมมีการเชื่อมต่อกันผ่านกลุ่มโนด โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network) คือ โมเดลทางคณิตศาสตร์หรือโมเดลทางคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผลสารสนเทศด้วยการคำนวณแบบคอนเนคชันนิสต์ (connectionist) แนวคิดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ได้มาจากการศึกษาโครงข่ายไฟฟ้าชีวภาพ (bioelectric network) ในสมอง ซึ่งประกอบด้วย เซลล์ประสาท (neurons) และ จุดประสานประสาท (synapses) ตามโมเดลนี้ ข่ายงานประสาทเกิดจากการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท จนเป็นเครือข่ายที่ทำงานร่วมกัน.
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม
การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)
รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้
- สิ่งที่ การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม มีเหมือนกัน
- อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม
การเปรียบเทียบระหว่าง การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม
การรู้จำแบบ มี 8 ความสัมพันธ์ขณะที่ โครงข่ายประสาทเทียม มี 6 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (8 + 6)
การอ้างอิง
บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง การรู้จำแบบและโครงข่ายประสาทเทียม หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่:
