Neural network fuzzy systems

La description de Neural network fuzzy systems

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Certains des sujets abordés dans l'application sont:
1) Enregistrer Allocation et affectation
2) L'algorithme de mouvement de code paresseux
3) Matrix Multipliez: un -Depth Exemple
4) RSA Topic 1
5) Introduction aux réseaux de neurones 6) Historique des réseaux de neurones
7) Architectures de réseau
8) Intelligence artificielle du réseau neuronal
9 ) Représentation des connaissances
10) Cerveau humain
11) Modèle d'un neurone
12) Réseau de neurones en tant que graphique dirigé
13) Le concept de temps dans les réseaux de neurones
14) Composants du neural Réseaux
15) Topologies de réseau
16) The Bias Neuron
17) Représentant des neurones
18) Ordre d'activation
19) Introduction au processus d'apprentissage
20) Paradigmes de l'apprentissage
21) Modèles de formation et entrée d'enseignement
22) Utilisation des échantillons de formation
23) Courbe d'apprentissage et mesure d'erreur
24) Procédures d'optimisation des dégradés
25) Des problèmes exemplaires permettent de tester des stratégies d'apprentissage auto-codées
26) Règle d'apprentissage hebbian
27) Algorithme génétique s
28) Systèmes d'experts
29) Systèmes flous pour l'ingénierie des connaissances
30) Réseaux de neurones pour Ingénierie des connaissances
31) Réseaux d'alimentation en arrière
32) Le Perceptron, BackPropagation et ses variantes
33) Un seul couches Perceptron
34) Séparabilité linéaire
35) A Perceptron multicouche
36) Résiliente BackPropagation
37) Configuration initiale d'un Perceptron multicouche
38) Le 8-3 -8 Problème de codage
39) Dossier de propagation d'erreur
40) Composants et structure d'un réseau RBF
41) Traitement des informations d'un réseau RBF
42) Combinaisons de systèmes d'équation et de stratégies de gradient
43) Centres et largeurs de neurones RBF
44) Culture de réseaux RBF ajustez automatiquement la densité de neurones
46) Réseaux récurrents Perceptron
47) Networks Elman
48) Entraînement Réseaux récurrents
49) Hopfield Networks
50) Poids Matrix
51) Association automatique et application traditionnelle
52) Hétéroassociation et analogies au stockage de données neurales
53) Réseaux de Hopfield continues
54) Quanze
55) Vecteurs de CodeBook
56) Théorie de résonance adaptative
57) Kohonen auto-organisant des cartes topologiques
58 ) Cartes de fonctionnalité auto-organisatrices non supervisées
59) Apprentissage des algorithmes de quantification de vecteur pour l'apprentissage supervisé
60) Associations de motif
61) The Hopfield Network
62) Limitations à l'utilisation du réseau Hopfield
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Réseau de neurones, les systèmes floues font partie des sciences du cerveau et des sciences cognitives, de l'informatique, de l'apprentissage des machines, de l'électricité, de l'électronique, des cours de formation de la connaissance et des programmes de technologie dans diverses universités.