NEURAL NETWORKS in Hebrew translation

• רשתות עצביות
• רשתות נוירונים
• רשתות עצבים
• neural networks
• רשתות העצביות
• רשתות הנוירונים
• רשתות נוירוניות
• הרשתות העצביות

Examples of using Neural networks in English and their translations into Hebrew

Evolutionary algorithms are capable of solving harder problems than neural networks, but it can take a very long time to solve them.
אלגוריתמים אבולוציוניים מסוגלים לפתור בעיות קשות יותר מרשתות עצבים, אך הפתרון עלול לדרוש זמן רב.

This deep learning method might be very useful for training search engines' neural networks, the author states,
זו שיטת הלמידה העמוקה עשויה להיות שימושית מאוד להכשרת רשתות עצביות של מנועי החיפוש, קובע המחבר,

Unsupervised learning algorithms, also called neural networks, are used for more complex processing tasks than supervised learning systems,
אלגוריתם unsupervised- הנקראים גם neural networks- משמשים למשימות עיבוד מורכבות יותר, כולל עיבוד תמונות,

Deep learning technology and generative neural networks have just started the age of creative machines.
טכנולוגיית למידה עמוקה ורשתות נוירונים גנרטיביות אך החלו את עידן המכונות היצירתיות.

because it uses neural networks to train the software.
כי היא משתמשת רשתות עצביות להכשיר את התוכנה.

An unsupervised algorithm- also called neural networks- is used for more complex processing tasks,
אלגוריתם unsupervised- הנקראים גם neural networks- משמשים למשימות עיבוד מורכבות יותר,

Our neural networks might be mirroring another's suffering, but largely because we
ייתכן שהרשתות העצביות שלנו מדמות את סבלו של מישהו אחר,

To solve this problem, we need to design a hardware that will be compatible with deep neural networks.”.
כדי לפתור את הבעיה הזאת אנחנו חייבים חומרה ייעודית שמותאמת לעבודה עם רשתות נוירונים עמוקות.”.

Axons sprout from neurons and then migrate to specific parts of the developing brain where they interact with other neurons to form neural networks.
אקסונים נובטים נוירונים ואז נודדים לחלקים ספציפיים של המוח המתפתח שבו הם אינטראקציה עם נוירונים אחרים כדי ליצור רשתות עצביות.

Unsupervised Learning algorithms- also known as neural networks- are used for more complex processing tasks than supervised Learning systems,
אלגוריתם unsupervised- הנקראים גם neural networks- משמשים למשימות עיבוד מורכבות יותר, כולל עיבוד תמונות,

Early neural networks were limited to dozens
רשתות הנוירונים המוקדמות היו מוגבלות לעשרות

points out that telephone companies have, since the 1960s, been using echo-cancelling algorithms discovered by neural networks.
חברות הטלפונים השתמשו מאז שנות ה- 60 באלגוריתמים מבטלי הד שהתגלו על ידי רשתות נוירונים.

which is based on the use of deep auto-associative neural networks.
מבוססת על שימוש עמוק עמוק אסוציאטיבית רשתות עצביות.

With GANs, researchers typically use a combination of two neural networks that work together to create realistic images embedded with mysterious properties that can fool image-recognition software.
החוקרים משתמשים בשילוב של שתי רשתות נוירוניות הפועלות יחד ליצירת תמונות ריאליסטיות המוטמעות בתכונות מסתוריות שיכולות להטעות את תוכנות זיהוי התוכנה.

Unsupervised learning algorithms-- also called neural networks-- are used for more complex processing tasks than supervised learning systems, including image recognition, speech-to-text and natural language generation.
אלגוריתם unsupervised- הנקראים גם neural networks- משמשים למשימות עיבוד מורכבות יותר, כולל עיבוד תמונות, ניתוח דיבור-טקסט(speech-to-text) וניתוח שפה.

The feedforward neural networks are the first and arguably simplest type of artificial neural networks devised.
רשתות זרימה קדימה היו הסוג הראשון והפשוט ביותר של רשתות נוירונים מלאכותיות[2].

Neural networks work by scanning millions of samples of sample data and automatically identifying connections between many variables.
אלגוריטמים neural networks פועלים על ידי סריקה של מיליוני דוגמאות של נתוני דגימה ומזהים באופן אוטומטי קשרים בין משתנים רבים.

Today's most advanced systems for artificial vision are based on an AI approach called deep convolutional neural networks(DCNNs).
המערכות המתקדמות ביותר לראייה מלאכותית מבוססות על גישה בתחום הבינה המלאכותית שנקראת"רשתות עצביות עמוקות"(deep convolutional neural networks- DCNNs).

Amazingly, the Artificial Neural Networks of Rumelhart and McClelland made the exact same mistake as children do.
למרבה ההפתעה, רשת הנוירונים המלאכותיים של רומלהארט ומק'קלילנד עשתה את אותו מסלול הלימוד כמו זה של הילדים.

backgammon programmers found more success with an approach based on artificial neural networks.
מתכנתי שש בש הצליחו יותר בעזרת גישות המבוססות על רשת עצבית מלאכותית.