Ann是什么意思

Ann有多種不同釋義，具體如下：1、ANN：泰國首席女星安妮·彤帕拉松（AnneThongprasom），1976年11月1日出生于泰國曼谷，演員、制片人。

1989年自薦拍攝了一本雜志；1993年出演《小紅豬》，在泰國逐漸為觀眾所知。

1997年出演《地獄天使》，獲得第12屆TVGoldAwards最佳女主角，也是她人生第一個最佳女主角；2004年出演電影《情書》，獲得了包括?????????????????（泰國奧斯卡）、娛樂評論家協會獎、國家電影協會獎等獎項的電影類最佳女主角。

2、ANN：英語單詞Ann音An，Ann(希伯來)"優雅"，Hannah的英文形式。Ann這個名字讓人想到平凡，中等階級的女子、善良、踏實、勤勉、且憨厚。

3、ANN：人工神經網絡ANN是指由大量的處理單元(神經元)互相連接而形成的復雜網絡結構，是對人腦組織結構和運行機制的某種抽象、簡化和模擬。

人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN），以數學模型模擬神經元活動，是基于模仿大腦神經網絡結構和功能而建立的一種信息處理系統。

4、ANN：網絡含義ANN表示為優雅的，仁慈的上帝，職業女性常用英文名對照及其涵意|e京安妮。

5、ANN：應答不計費信號ANN是應答不計費信號（answersignalwithnocharge）的簡稱。

參考資料來源：百度百科-ANN：網絡含義參考資料來源：百度百科-ANN：英語單詞參考資料來源：百度百科-ANN：人工神經網絡參考資料來源：百度百科-ANN：泰國首席女星參考資料來源：百度百科-ANN：應答不計費信號。

谷歌人工智能寫作項目：神經網絡偽原創

跟網絡有關的英語單詞有哪些

WAN、LAN、B/S、FTP、HTTP等等文案狗。

1、WAN（Wideareanetwork，廣域網，指地理上跨越較大范圍的跨地區網）2、LAN（Localareanetwork，局域網，地理上局限在小范圍，屬于一個單位組建的網）3、B/S（Browser/Server，瀏覽器/服務器，指客戶通過瀏覽器訪問服務器的信息）4、FTP（FileTransferProtocol，文件傳送協議，用此協議用戶通過Internet將一臺計算機上的文件傳送到另一臺計算機上）5、HTTP（HypertextTransferProtocol，超文本傳輸協議WWW服務程序所用的協議）擴展資料：廣域網WAN一般最多只包含OSI參考模型的底下三層，而且大部分廣域網都采用存儲轉發方式進行數據交換，也就是說，廣域網是基于報文交換或分組交換技術的（傳統的公用電話交換網除外）。

廣域網中的交換機先將發送給它的數據包完整接收下來，然后經過路徑選擇找出一條輸出線路，最后交換機將接收到的數據包發送到該線路上去，以此類推，直到將數據包發送到目的結點。

廣域網可以提供面向連接和無連接兩種服務模式，對應于兩種服務模式，廣域網有兩種組網方式：虛電路（virtualcircuit）方式和數據報（datagram）方式，下面我將分別討論廣域網的兩種組網方式，并對它們進行比較。

廣域網不同于局域網，它的范圍更廣，超越一個城市、一個國家甚至達到全球互連，因此具有與局域網不同的特點：1、覆蓋范圍廣通信距離遠，可達數千公里以及全球。

2、不同于局域網的一些固定結構，廣域網沒有固定的拓撲結構，通常使用高速光纖作為傳輸介質。3、主要提供面向通信的服務，支持用戶使用計算機進行遠距離的信息交換。

4、局域網通常作為廣域網的終端用戶與廣域網相連。5、廣域網的管理和維護相對局域網較為困難。6、廣域網一般由電信部門或公司負責組建、管理和維護，并向全社會提供面向通信的有償服務、流量統計和計費問題。

參考資料：百度百科——廣域網。

英語Neural Engine怎么翻譯？

英語NeuralEngine翻譯成中文是：“神經引擎”。重點詞匯：neural一、單詞音標neural單詞發音：英?[?nj??r?l]??美?[?n?r?l]。

二、單詞釋義adj.?神經的三、詞形變化副詞擴展:?neurally四、短語搭配neuralnetwork?神經網絡neuralarch?神經弓neuralcontrol?神經控制neuralplate?神經板五、雙語例句Neural?networks?are?computer?systems?which?mimic?the?workings?of?the?brain神經網絡是模擬大腦工作方式的計算機系統。

It?can?create?up?to?one?million?neural?connections?every?second.它每秒可以創建多達一百萬個神經連接。

The?information?transmission?in?neural?system?depends?on?neurotransmitters.信息傳遞的神經途徑有賴于神經遞質。

is?that?it?really?enhances?what's?called?neural?integration.它可以增強神經整合You?have?that?single?neural?connection,?that?one?synapse.你擁有一處單一的神經連接，那一個特定突觸。

求一篇關于神經網絡的英文翻譯 80

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Introduction--------------------------------------------------------------------“神經網絡”這個詞實際是來自于生物學，而我們所指的神經網絡正確的名稱應該是“人工神經網絡（ANNs）”。

在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。一個真正的神經網絡是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網絡。

人工神經網絡就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經網絡知道的不多！因此，不同類型之間的神經網絡體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。

Theneuron----------------------------------------------------------------------雖然已經確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經元，但它們大部份都是基于基本神經元的特別細胞。

基本神經元包含有synapses、soma、axon及dendrites。

Synapses負責神經元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經元跳到另一個神經元。

然后這些電子訊號會交給soma處理及以其內部電子訊號將處理結果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發給dendrites。

最后，dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses，再繼續下一個循環。如同生物學上的基本神經元，人工的神經網絡也有基本的神經元。

每個神經元有特定數量的輸入，也會為每個神經元設定權重（weight）。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。

然后，神經元會計算出權重合計值（netvalue），而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經元都有它們各自的臨界值（threshold），而當權重合計值大于臨界值時，神經元會輸出1。

相反，則輸出0。最后，輸出會被傳送給與該神經元連接的其它神經元繼續剩余的計算。

Learning----------------------------------------------------------------------正如上述所寫，問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢？

世界上有很多不同的訓練方式，就如網絡類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen訓練模式。

由于結構體系的不同，訓練的規則也不相同，但大部份的規則可以被分為二大類別-監管的及非監管的。監管方式的訓練規則需要“教師”告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。

然后訓練規則會調整所有需要的權重值（這是網絡中是非常復雜的），而整個過程會重頭開始直至數據可以被網絡正確的分析出來。監管方式的訓練模式包括有back-propagation及deltarule。

非監管方式的規則無需教師，因為他們所產生的輸出會被進一步評估。

Architecture----------------------------------------------------------------------在神經網絡中，遵守明確的規則一詞是最“模糊不清”的。

因為有太多不同種類的網絡，由簡單的布爾網絡（Perceptrons），至復雜的自我調整網絡（Kohonen），至熱動態性網絡模型（Boltzmannmachines）！

而這些，都遵守一個網絡體系結構的標準。一個網絡包括有多個神經元“層”，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱蔽層（因為用戶看不見這些層，所以見做隱蔽層）。

這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結果給輸出層，而用戶則可以看到最終結果。現在，為免混淆，不會在這里更深入的探討體系結構這一話題。

對于不同神經網絡的更多詳細資料可以看Generation5essays盡管我們討論過神經元、訓練及體系結構，但我們還不清楚神經網絡實際做些什么。

TheFunctionofANNs----------------------------------------------------------------------神經網絡被設計為與圖案一起工作-它們可以被分為分類式或聯想式。

分類式網絡可以接受一組數，然后將其分類。例如ONR程序接受一個數字的影象而輸出這個數字。或者PPDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類（類別是由所提供的訓練決定的）。

更多實際用途可以看ApplicationsintheMilitary中的軍事雷達，該雷達可以分別出車輛或樹。聯想模式接受一組數而輸出另一組。

例如HIR程序接受一個‘臟’圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯想模式更可應用于復雜的應用程序，如簽名、面部、指紋識別等。

TheUpsandDownsofNeuralNetworks----------------------------------------------------------------------神經網絡在這個領域中有很多優點，使得它越來越流行。

它在類型分類/識別方面非常出色。神經網絡可以處理例外及不正常的輸入數據，這對于很多系統都很重要（例如雷達及聲波定位系統）。很多神經網絡都是模仿生物神經網絡的，即是他們仿照大腦的運作方式工作。

神經網絡也得助于神經系統科學的發展，使它可以像人類一樣準確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現在...是的，神經網絡也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬件。

神經網絡的力量源自于以并行方式處理資訊，即是同時處理多項數據。因此，要一個串行的機器模擬并行處理是非常耗時的。

神經網絡的另一個問題是對某一個問題構建網絡所定義的條件不足-有太多因素需要考慮：訓練的算法、體系結構、每層的神經元個數、有多少層、數據的表現等，還有其它更多因素。

因此，隨著時間越來越重要，大部份公司不可能負擔重復的開發神經網絡去有效地解決問題。

NN神經網絡，NeuralNetworkANNs人工神經網絡，ArtificialNeuralNetworksneurons神經元synapses神經鍵self-organizingnetworks自我調整網絡networksmodellingthermodynamicproperties熱動態性網絡模型英文翻譯Introduction----------------------------------------------------------------------Neuralnetworkisanewtechnologyinthefieldoffashionvocabulary.Manypeoplehaveheardoftheword,butfewpeoplereallyunderstandwhatitis.Thepurposeofthispaperistointroduceallthebasicneuralnetworkfunctions,includingitsgeneralstructure,relatedterms,typesandapplications."Neuralnetwork"actuallycamefrombiology,andneuralnetworkswereferthecorrectnameshouldbe"ArtificialNeuralNetworks(ANNs)".Inthisarticle,Iwillalsousethetwointerchangeableterms.Arealneuralnetworkisafewtoafewbillioncellscalledneurons(composedoftinycellsinourbrains)arecomposedof,theyaredifferentwaystoconnectandtypeintothenetwork.Artificialneuralnetworkistryingtomodelthisbiologicalsystemstructureanditsoperation.Thereisaproblemhere:webiologicalneuralnetworksdonotknowmuch!Thus,betweendifferenttypesofneuralnetworkarchitectureisverydifferent,weknowonlythebasicstructureofneurons.Theneuron----------------------------------------------------------------------Whilealreadyrecognizedinourbrain,about50to500kindsofdifferentneurons,butmostofthemarebasedonspecialcellsinthebasicneuron.Containsthebasicneuralsynapses,soma,axonanddendrites.Synapsesbetweenneuronsresponsiblefortheconnection,theyarenotdirectlyphysicallyconnected,buttheyhaveaverysmallgapbetweentoallowelectronicsignalsfromoneneurontoanotherneuron.Thentheelectricalsignalstothesomawillbeaninternalelectronicsignalprocessinganditsprocessingresultwillpassaxon.Theaxonofthesesignalswillbedistributedtodendrites.Finally,dendriteswiththesesignalsandthentotheothersynapses,andthencontinuetothenextcycle.Asabasicbiologicalneurons,artificialneuralnetworkshavebasicneurons.Eachneuronhasaspecificnumberofinputs,willbesetforeachneuronweight(weight).Weightistheimportanceoftheinformationenteredanindicator.Then,neuronscalculatestheweightofthetotalvalue(netvalue),whilethetotalweightofalltheinputvalueismultipliedbythetotaloftheirweights.Eachneuronhastheirownthreshold(threshold),whilethepowerisgreaterthanthecriticalvalueofthetotalvalueofweight,theneuronwilloutput1.Onthecontrary,theoutput0.Finally,theoutputcanbetransmittedtotheneuronalconnectionswithotherneuronstotheremainingcalculations.Learning----------------------------------------------------------------------Aswrittenabove,atissueisthecriticalvalueoftheweightandhowtosetit?Theworldhasmanydifferenttrainingmethods,asmuchasthenetworktype.Butsomewell-known,includingback-propagation,deltaruleandKohonentrainingmode.Becauseofdifferentstructuralsystems,trainingisnotthesamerules,butmostoftherulescanbedividedintotwobroadcategories-regulatoryandnon-regulated.Supervisingthetrainingrulesneedtobe"teachers"tellthemhowaparticularinputtotheoutputshouldbe.Thenthetrainingruletoadjusttheweightofalltheneedsofvalue(thisisaverycomplexnetwork),andthewholeprocesswouldstartagainuntilthecorrectdatacanbeanalyzedbythenetwork.Regulatoryapproachofthetrainingmodelincludesback-propagationandthedeltarule.Therulesofnon-regulatoryapproachwithoutteachers,becausetheyproducetheoutputwillbefurtherevaluated.Architecture----------------------------------------------------------------------Intheneuralnetwork,complywiththerulesclearwordisthemost"obscure"the.Becausetherearetoomanydifferenttypesofnetworks,fromsimpleBooleannetworks(Perceptrons),tothecomplexnetworkofself-adjustment(Kohonen),tothethermaldynamicnetworkmodel(Boltzmannmachines)!Thesehavetocomplywiththestandardsofanetworkarchitecture.Anetworkincludingmultipleneurons,"layer",theinputlayer,hiddenlayerandoutputlayer.Inputlayertoreceiveinputanddistributetothehiddenlayer(becausetheusercannotseethelayers,sodoseethehiddenlayer).Thehiddenlayerisresponsibleforthenecessarycalculationsandoutputtotheoutputlayer,theusercanseethefinalresult.Now,toavoidconfusion,wouldnotbeheremorein-depthstudyarchitecturetalkingaboutit.DifferentneuralnetworksformoredetailedinformationcanbereadGeneration5essays,includingamultipleneuralnetwork"layer",theinputlayer,hiddenlayerandoutputlayer.Inputlayertoreceiveinputanddistributetothehiddenlayer(becausetheusercannotseethelayers,sodoseethehiddenlayer).Thehiddenlayerisresponsibleforthenecessarycalculationsandoutputtotheoutputlayer,theusercanseethefinalresult.Now,toavoidconfusion,wouldnotbeheremorein-depthstudyarchitecturetalkingaboutit.DifferentneuralnetworksformoredetailedinformationcanbeseenGeneration5essays.Althoughwediscussedtheneurons,trainingandarchitecture,butwedonotknowwhattheactualneuralnetwork.TheFunctionofANNs----------------------------------------------------------------------Neuralnetworksaredesignedtoworkwithpatterns-theycanbedividedintotwocategories-typeorassociationtype.Category-typenetworkcanacceptafew,andthenclassified.Forexample,ONRprogramacceptsanumberoftheimageandtheoutputfigure.OrPPDA32programacceptsacoordinateandtoclassifyitasClassAorB(typeoftrainingprovidedbythedecision).MorepracticalusecanbeseenApplicationsintheMilitaryinthemilitaryradars,theradarcouldpickoutavehicleortree.Lenovomodeltoacceptagroupofnumbersandtheoutputofanothergroup.HIRproceduressuchasacceptanceofa'dirty'imageandtheoutputofalearnedandtheclosestitanimage.Lenovomodelalsocanbeusedincomplexapplicationssuchassignature,face,fingerprintrecognition.TheUpsandDownsofNeuralNetworks----------------------------------------------------------------------Neuralnetworkinthisareahasmanyadvantages,makingitmorepopular.Itisinthetypeclassification/recognitionisverygood.Neuralnetworkscanhandletheexceptionandnotthenormalinputdata,whichareimportantformanysystems(suchasradarandsonarsystems).Manyneuralnetworksaremimicbiologicalneuralnetworks,thatistheirmodeofoperationmodeledontheworkofthebrain.Neuralnetworksalsohavetohelpthedevelopmentofneuroscience,itcan,likehumans,accurateidentificationofobjectsandthespeedofcomputers!Thefutureisbright,butnow...Yes,theneuralnetworkarealsosomebadpoints.Thisisusuallybecauseoflackofsufficientlypowerfulhardware.Powerderivedfromtheneuralnetworktoprocessinformationinparallel,thatis,anumberofdatasimultaneously.Therefore,tosimulateaserialparallelprocessingmachinesisverytime-consuming.Anotherproblemwithneuralnetworksisaprobleminbuildinganetworkofdefinedconditionsarenot-therearetoomanyfactorstoconsider:trainingalgorithms,architecture,numberofneuronsineachlayer,thenumberoflayers,datashow,etc.Thereareotheradditionalfactors.Therefore,moreandmoreimportantovertime,mostcompaniescannotaffordtorepeatthedevelopmentofneuralnetworktoeffectivelysolvetheproblem.不知道是不是我隨便找的。

求翻譯兩段關于神經網絡的英文（我已經用翻譯軟件翻譯了一下）

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我還是重新幫你譯了一遍，希望你能看懂文章Inoneofthelargestapplicationsofneuralnetworktodata,LeCunetal.(1989)haveimplementedanetworkdesignedtoreadzipcodesonhand-addressedenvelopes.Thesystemusesapreprocessorthatlocatesandsegmentstheindividualdigitsinthezipcode;thenetworkhastoidentifythedigitsthemselves.Itusesa16×16arrayofpixelsasinput,threehiddenlayers,andadistributedoutputencodingwith10outputunitsfordigits0-9.Thehiddenlayerscontained768,192,and30units,respectively.Afullyconnectednetworkofthissizewouldcontain200,000weights,andwouldbeimpossibletotrain.Instead,thenetworkwasdesignedwithconnectionsintendedtoactasfeaturedetectors.Forexample,eachunitinthefirsthiddenlayerwasconnectedby25linkstoa5×5regionintheinput.Furthermore,thehiddenlayerwasdividedinto12groupsof64units,eachunitusedthesamesetof25weights.Hencethehiddenlayercandetectupto12distinctfeatures,eachofwhichcanoccuranywhereintheinputimage.Overall,thecompletenetworkusedonly9760weights.【神經網絡在數據中的一個最大應用中，LeCun等人在1989年提出了一種從手寫信封讀取郵編的網絡設計方法。

這個系統用一個處理器來定位并劃分郵編中的各位數字。網絡用來識別各個數字。它使用16像素×16像素的陣列作為輸入，包括3個隱層，以及一個分布式輸出來譯碼并與10個代表數字0-9的輸出單元相匹配。

3個隱層分別包含768個，192個和30個單元。一個完整鏈接的網絡大約有20萬的權重，但是不可以再進行學習。因此取而代之的是，網絡中設計了一些可以用作特征檢測的鏈接。

比如，第一個隱層中的每個單元被通過25個鏈接連到輸入中一個5×5的區域。此外，隱層還被區分成12組每組64單元，每個單元使用同樣配置的25個權重。

因此隱層一共能夠檢測12種不同的特征，而且這些特征可能存在于輸入圖像的任意區域中。總的來說，整個網絡只需要用到9760個權重。

】etal.是論文中多作者時表示省略的用法Thenetworkwastrainedon7300examples,andtestedon2000.Oneinterestingpropertyofanetworkwithdistributedoutputencodingisthatitcandisplayconfusionoverthecorrectanswerbysettingtwoormoreoutputunitstoahighvalue.Afterrejectingabout12%ofthetestsetasmarginal,usingaconfusionthreshold,theperformanceontheremainingcasesreached99%,whichwasdeemedadequateforanautomatedmail-sortingsystem.ThefinalnetworkhasbeenimplementedincustomVLSI,enablingletterstobesortedathighspeed.【(設計的)網絡通過了7300多個實例的學習，并且在2000個實例中進行了驗證。

具有分布式輸出譯碼的網絡的一個有趣的性質是，它能夠通過將2個或多個單元設置為“高”來顯示對識別正確結果的“困惑”（其實個人理解這里就是一個值，這個值到了一定水平就表示識別不出來了）。

在設置12%誤判率作為測試成敗的分界點后，使用一個“困惑閾值”，省下的實例的辨別率高達99%，這在郵件自動分揀系統中已經切實達到要求了。

最終的網絡被通過定制好的VLSI(超大規模集成電路)實現，并且能完成郵件的高速分揀。】希望回答對你有幫助。

初二英語

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ItisSundayisshoppingwithhermother.Shewantshermothertobuyanewsweaterforher.Inaclothingshop,shefindsanorangeone.Shetriesiton.It’stoosmall.Shewantsabiggerone,butthebiggeronesarenotorange.Anndoesn’tlikeothercolours.Hermotherasks,“Shallwegotoanothershoptohavealook?”Sotheygooutofthisshopandintoanother.Thesecondshopismuchbiggerthanthefirst,andinittherearemanykindsofsweatersofdifferentsizesandcolours.Anntriesonorangeone.It’stoobig.Shetriesasmallerone.It’sOK.“Howmuchisit”Ann’smotherasksthewomanwhosellsclothes.Thentheyfindittoodear,andtheydon’thavesomuchmoneywiththem.“Wouldyoulikeacheaperone?”thewomanasks.“No,weshalltakethisone.Mydaughterlikesit.Weshallcomebacktobuyittomorrow.”Ann’smotheranswers.今天是星期天，Ann和媽媽一起去購物，她想讓媽媽給她買一件新羊毛衫。

在一家服裝店里，她看到了一件黃色的，試穿后覺得有點小，她想找一件大點的，可是大點的沒有黃色的，Ann不想要其它顏色的。她媽媽問她，我們要不要去其他店里看看？

于是她們離開了這家服裝店去了另外一家，這家店有比剛才那家店大的，而且有很多不同種類、尺寸、顏色的。Ann試穿了一件黃色的，但有點大。她又試了一件小點的，這件正合適。Ann的媽媽問女店員：‘這件多少錢？

’她們覺得太貴了，而且她們帶的錢不夠。這個女店員問：‘你們是想要件便宜點的嗎？’Ann的媽媽說：‘不，我女兒喜歡這件，我們明天再來買’。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于神经网络的英语单词有,神经网络的英文单词的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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