Neural network fuzzy systems

La descripción de Neural network fuzzy systems

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Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:
1) Registrar la asignación y la asignación
2) El algoritmo de codigo perezoso
3) Matrix Multiplicar: An -Depthth Ejemplo
4) RSA TEMO 1
5) Introducción a las redes neuronales
6) Historia de las redes neuronales
7) Arquitecturas de red
8) Inteligencia artificial de red neuronal
9 ) Representación del conocimiento
10) Cerebro humano
11) Modelo de una neurona
12) Red neuronal como un gráfico dirigido
13) El concepto de tiempo en redes neuronales
14) Componentes de Neural Redes
15) Topologías de red
16) La neurona de bias
17) Representando a las neuronas
18) Orden de activación
19) Introducción al proceso de aprendizaje
20) Paradigmas de aprendizaje
21) Patrones de entrenamiento y entrada de enseñanza
22) Uso de muestras de entrenamiento
23) Curva de aprendizaje y medición de errores
24) Procedimientos de optimización de degradados
25) Los problemas ejemplares permiten la prueba de las estrategias de aprendizaje autododidas
26) Regla de aprendizaje Hebbian
27) Algoritmo genético s
28) Sistemas de expertos
29) Sistemas difusos para la ingeniería de conocimientos
30) Redes neuronales para la ingeniería de conocimientos
31) Redes de Feed-Aways
32) El perceptron, la backpropagación y sus variantes
33) Una sola capa Perceptron
34) Seguimiento lineal
35) Un Multilayer Perceptron
36) Resilient A BackPropagation
37) Configuración inicial de un Multilayer Perceptron
38) El 8-3 -8 problema de codificación
39) Propagación de la espalda de ERROR
40) Componentes y estructura de una red RBF
41) Procesamiento de información de una red RBF
42) Combinaciones de sistemas de ecuación y estrategias de gradiente
43) Centros y anchos de las neuronas RBF
44) Cultivar las redes RBF Ajuste automáticamente la densidad de la neurona
45) Comparando las redes de RBF y las perceptones de múltiples capas
46) Redes de PercePtron recurrentes
47) Networks de Elman
48) Capacitación de redes recurrentes
49) Redes HopField
50) Matriz de peso
51) Auto Asociación y Aplicación tradicional
52) HeteroSociación y analogías a almacenamiento de datos neuronales
53) Redes de HopPield continuas de Hopfield
54) Cantidad
55) Vectores de libros de códigos
56) Teoría de la resonancia adaptativa
57) Kohonen Mapas topológicos de autoorganización de Kohonen ) Mapas de características autoorganizantes no supervisadas
59) Learning vector Cantificación Algoritmos para aprendizaje supervisado
60) Asociaciones de patrones
61) The Hopfield Network
62) Limitaciones para usar la red Hopfield
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y una comprensión rápida.
Red neuronal, sistemas difusos es parte de cerebro y ciencias cognitivas, ai, informática, aprendizaje de la máquina, electricidad, electrónica, cursos de educación de ingeniería de conocimiento y programas de título de tecnología en varias universidades.