НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - переклад на Англійською

• neural networks
• neural nets
• neuronal networks
• neural network
• neural net

Приклади вживання Нейронних мереж Українська мовою та їх переклад на Англійською

Тепер ми маєм підтвердження закону Вольфрама у просторі нейронних мереж, які є одними з найскладніших алгоритмів, котрі коли-небудь були розроблені.
We now have confirmation of Wolfram's law in the space of neural networks, which are some of the most complex algorithms ever devised.

Ці властивості дозволяють нейронних мереж вирішувати складні(масштабні) завдання,
These two information-processing capabilities make it possible for neural networks to solve complex(large-scale)

На початку історії обчислень потенціал нейронних мереж був зрозумілим,
Early in the computing history the potential for neural networks was understood

DRL(Deep reinforcement learning)- тип нейронних мереж, які навчаються, взаємодіючи з навколишнім середовищем за допомогою спостережень,
DRL(Deep reinforcement learning)- the type of neural networks that learn by interacting with the environment through observations,

Ми дозволимо нейронних мереж розповісти нам, чи є щось ще крім шуму.
We will let the neural networks tell us if there's something there other than noise.

Вражаючим прикладом нейронних мереж є програмне забезпечення, розроблене Ральфом Гротманном з підрозділу корпоративних технологій Siemens.
One example of the fascinating results that are possible with neural networks is software that was developed by Ralph Grothmann from Siemens Corporate Technology.

DRL(Deep reinforcement learning)- тип нейронних мереж, які навчаються, взаємодіючи з навколишнім середовищем за допомогою спостережень, дій і винагород.
DRL is type of neural network that learns by interacting with the environment through observations, actions, and rewards.

Висхідний, біологічний- вивчення нейронних мереж і еволюційні обчислення, моделюючі інтелектуальну поведінку на основі менших«не інтелектуальних» елементів.
Ascending, biological- the study of neural networks and evolutionary computation modeling intellectual behavior on the basis of smaller“non-intellectual” elements.

Метод евристичного навчання є найбільш підходящим методом для вирішення однієї з головних проблем нейронних мереж- для створення класифікаторів набору раніше невідомих
The heuristic training approach holds considerable promise for addressing one of the biggest challenges for neural networks: making correct classifications of previously unknown

Мережі з пам'яттю(англ. memory networks) є іншим розширенням нейронних мереж, що включає довготривалу пам'ять.
Memory networks are another extension to neural networks incorporating long-term memory.

Крім цього, праці також публікуються на головних конференціях спільнот із нейронних мереж, нечітких та еволюційних обчислень.
Other than this, papers also published in the major conferences of the neural networks, fuzzy, and evolutionary computation communities.

вона набула з часом через внутрішні властивості нейронних мереж, зайнятих в обробці шахівниці конфігурацій.
it is acquired with time via the inherent properties of neural networks employed in processing of the chessboard configurations.

поставили під критиці дослідження нейронних мереж.
caused respected voices to critique the neural network research.

Мережі з пам'яттю(англ. memory networks)[212][213] є іншим розширенням нейронних мереж, що включає довготривалу пам'ять[en], розроблену командою дослідників Facebook.
Memory Networks[52] is another extension to neural networks incorporating long-term memory which was developed by Facebook research.

Вільямс зазначили, що цей метод може породжувати корисні внутрішні представлення вхідних даних в прихованих шарах нейронних мереж.
Williams noted that this method can generate useful internal representations of incoming data in hidden layers of neural networks.

Навчався на фізичному факультеті Національного університету імені Тараса Шевченка. Іван займається дослідженнями недиференційованих функцій активації нейронних мереж та виявлення таблиць
He was engaged in research of nondifferentiable activation functions for neural networks and the detection of tables

За останній час системи на основі штучного інтелекту та нейронних мереж проробили великий шлях: від дослідних зразків і«іграшок вчених»
Recently, the systems based on artificial intelligence and neural networks have come a long way from prototypes and«toys scientists»

Можливість рішення складних задач штучного інтелекту за допомогою гібридних систем на основі нейронних мереж і нечітких систем стимулює активність теоретиків
The possibility of solving sophisticated tasks of artificial intelligence with the hybrid systems based on the neural networks and fuzzy system stimulates activity of the theorists

Якщо мінімальна одиниця аналізу- цілісний організм, зчеплений з деяким цілісним світом культури, то нейронних мереж, як і символьно програмованим комп'ютерів, треба буде пройти ще довгий шлях"[8].
If the minimum unit of analysis is that of a whole organism geared into a whole cultural world, neural nets as well as symbolically programmed computers still have a very long way to go.

одна експлоатаційна обробка квантової інформації для вдосконалення існуючих моделей нейронних мереж(іноді також і навпаки),
one exploiting quantum information processing to improve existing neural network models(sometimes also vice versa),