Neural network fuzzy systems

Die Beschreibung von Neural network fuzzy systems

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Einige der in der App enthaltenen Themen sind:
1) Registrieren von Zuteilung und Zuordnung
2) Der Lazy-Code-Bewegungsalgorithmus
3) Matrix Multiplizieren: ein in -DEEPBER Beispiel
4) RSA-Thema 1
5) Einführung in neuronale Netzwerke
6) Geschichte der neuronalen Netzwerke
7) Netzwerkarchitekturen
8) Künstliche Intelligenz des neuronalen Netzwerks
9 ) Wissensdarstellung
10) Menschliches Gehirn
11) Modell eines Neurons
12) neuronales Netzwerk als gerichtete Grafik
13) Das Konzept der Zeit in neuronalen Netzwerken
14) Bestandteile von neuronal Netzwerke
15) Network Topologien
16) The BIAS Neuron
17) Repräsentation von Neuronen
18) Reihenfolge der Aktivierung
19) Einführung in den Lernprozess
20) Paradigmen des Lernens
21) Trainingsmuster und Unterrichtseingabe
22) Verwenden von Trainingsmuster
23) Lernkurve und Fehlermessung
24) Gradientenoptimierungsverfahren
25) Vorbildliche Probleme ermöglichen das Testen von selbstcodierten Lernstrategien
26) Hebbische Lernregel
27) Genetischer Algorithmus S> 28) Expertensysteme
29) Fuzzy-Systeme für Knowledge Engineering
30) neuronale Netzwerke für Knowledge Engineering
31) Futtermittelnetze
32) Die Perzeptron, Backpropagation und seine Varianten
33) Eine einzelne Schicht Perceptron
34) lineare Trennbarkeit
35) Eine mehrschichtige Perzeptron
36) Belastende BackPropagation
37) Erstkonfiguration eines Multilayer-Perzeptrons
38) Die 8-3 -8 Codierungsproblem
39) Rückverweitung des Fehlers
40) Komponenten und Struktur eines RBF-Netzwerks
41) Informationsverarbeitung eines RBF-Netzwerks
42) Kombinationen von Gleichungssystem- und Gradientenstrategien
43) Zentren und Breiten von RBF-Neuronen
44) Wachsende RBF-Netzwerke passen die Neurondichte automatisch an
48) Training wiederkehrende Netzwerke
49) Hopfield-Netzwerke
50) Gewicht Matrix
51) Automatische Vereinigung und traditionelle Bewerbung
52) Heteroassociation Analogitäten zum neuronalen Datenspeicher
53) Continuous Hoffield Networks
54) Quantisierung
55) Codebuchvektoren
56) Anpassungsresonanztheorie
57) Kohonen Selbstorganisation topologische Karten
58 ) Unbeaufsichtigte selbstorganisierende Feature Maps
59) Lernende Vektorquantisierungsalgorithmen für überwachtes Lernen
60) Musterverbände
61) Das Hopfield-Netzwerk
62) Einschränkungen zur Verwendung des Hopfield-Netzwerks
Jedes Thema ist abgeschlossen mit Diagrammen, Gleichungen und anderen Formen grafischer Darstellungen zum besseren Lernen und einem schnellen Verständnis.
Neuronales Netzwerk, Fuzzy-Systeme ist Teil von Gehirn- und Kognitivwissenschaften, AI, Informatik, Maschinenlernen, Elektrik, Elektronik, Wissenstechnik Bildungskurse und Technologie-Studiengänge an verschiedenen Universitäten.