Neural network fuzzy systems

का वर्णन Neural network fuzzy systems

ऐप एक पूर्ण नि: शुल्क पुस्तिका है जो तंत्रिका नेटवर्क, अस्पष्ट प्रणाली है जो पाठ्यक्रम पर महत्वपूर्ण विषयों, नोट्स, सामग्री, समाचार और ब्लॉग को कवर करती है। मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान, एआई, कंप्यूटर विज्ञान, मशीन लर्निंग, नॉलेज इंजीनियरिंग प्रोग्राम और डिग्री कोर्स के लिए एक संदर्भ सामग्री और डिजिटल पुस्तक के रूप में ऐप डाउनलोड करें।
यह उपयोगी ऐप विस्तृत नोट्स, आरेख, समीकरण, सूत्र और पाठ्यक्रम सामग्री के साथ 14 9 विषयों को सूचीबद्ध करता है, विषयों को 10 अध्यायों में सूचीबद्ध किया गया है। ऐप के सभी इंजीनियरिंग विज्ञान छात्रों और पेशेवरों के लिए होना चाहिए।
ऐप एक विस्तृत फ्लैश कार्ड नोट्स जैसे महत्वपूर्ण विषयों के लिए त्वरित संशोधन और संदर्भ प्रदान करता है, यह छात्र या पेशेवरों के लिए पाठ्यक्रम पाठ्यक्रम या नौकरियों के लिए साक्षात्कार से पहले पाठ्यक्रम पाठ्यक्रम को कवर करने के लिए आसान और उपयोगी बनाता है।
अपनी शिक्षा को ट्रैक करें, अनुस्मारक सेट करें, अध्ययन सामग्री संपादित करें, पसंदीदा विषय जोड़ें, सोशल मीडिया पर विषय साझा करें।
आप इंजीनियरिंग प्रौद्योगिकी, नवाचार, इंजीनियरिंग स्टार्टअप, कॉलेज रिसर्च वर्क, इंस्टीट्यूट अपडेट, आपके स्मार्टफोन या टैबलेट से या http://www.engineeringapps.net से पाठ्यक्रम सामग्री और शिक्षा कार्यक्रमों पर जानकारीपूर्ण लिंक के बारे में भी ब्लॉग कर सकते हैं ।
इस उपयोगी इंजीनियरिंग ऐप का उपयोग अपने ट्यूटोरियल, डिजिटल बुक, पाठ्यक्रम के लिए एक संदर्भ मार्गदर्शिका, पाठ्यक्रम सामग्री, परियोजना कार्य के लिए एक संदर्भ मार्गदर्शिका, ब्लॉग पर अपने विचार साझा करने के लिए।
ऐप में शामिल कुछ विषय हैं:
1) पंजीकरण आवंटन और असाइनमेंट
2) आलसी-कोड-मोशन एल्गोरिदम
3) मैट्रिक्स गुणा: ए इन -Depth उदाहरण
4) आरएसए विषय 1
5) तंत्रिका नेटवर्क का परिचय
6) तंत्रिका नेटवर्क का इतिहास
7) नेटवर्क आर्किटेक्चर
8) तंत्रिका नेटवर्क की कृत्रिम बुद्धि
9 ) ज्ञान प्रतिनिधित्व
10) मानव मस्तिष्क
11) एक न्यूरॉन का मॉडल
12) तंत्रिका नेटवर्क एक निर्देशित ग्राफ के रूप में
13) तंत्रिका नेटवर्क में समय की अवधारणा
14) तंत्रिका के घटक नेटवर्क
15) नेटवर्क टोपोलॉजीज
16) पूर्वाग्रह न्यूरॉन
17) न्यूरॉन्स का प्रतिनिधित्व
18) सक्रियण का आदेश
1 9) सीखने की प्रक्रिया का परिचय
20) सीखने की प्रतिमान
21) प्रशिक्षण पैटर्न और शिक्षण इनपुट
22) प्रशिक्षण नमूने का उपयोग
23) सीखना वक्र और त्रुटि माप
24) ग्रेडियेंट अनुकूलन प्रक्रिया
25) अनुकरणीय समस्याएं स्वयं-कोडित सीखने की रणनीतियों का परीक्षण करने की अनुमति देती हैं
26) हेबियन लर्निंग नियम
27) जेनेटिक एल्गोरिदम एस
28) विशेषज्ञ प्रणाली
2 9) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए अस्पष्ट प्रणाली
30) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क
31) फ़ीड-फॉरवर्ड नेटवर्क
32) Perceptron, बैकप्रोपैगेशन और इसके रूप
33) एक एकल परत perceptron
34) रैखिक पृथक्करण
35) एक multilayer perceptron
36) लचीला बैकप्रोपैगेशन
37) एक मल्टीलायर Perceptron की प्रारंभिक विन्यास
38) 8-3 -8 एन्कोडिंग समस्या
39) त्रुटि का पुनर्गठन
40) एक आरबीएफ नेटवर्क की घटक और संरचना
41) एक आरबीएफ नेटवर्क की सूचना प्रसंस्करण
42) समीकरण प्रणाली और ढाल रणनीतियों के संयोजन
43) आरबीएफ न्यूरॉन्स के केंद्र और चौड़ाई
44) बढ़ते आरबीएफ नेटवर्क स्वचालित रूप से न्यूरॉन घनत्व को समायोजित करते हैं
45) आरबीएफ नेटवर्क और मल्टीलायर Perceptrons की तुलना
46) पुनरावर्ती Perceptron- जैसे नेटवर्क
47) एलमैन नेटवर्क
48) प्रशिक्षण पुनरावर्ती नेटवर्क
49) हॉपफील्ड नेटवर्क
50) वजन मैट्रिक्स
51) ऑटो एसोसिएशन और पारंपरिक आवेदन
52) हेटरओसोसिएशन और तंत्रिका डेटा भंडारण के अनुरूप
53) निरंतर हॉपफील्ड नेटवर्क
54) क्वांटिज़ेशन
55) कोडबुक वैक्टर
56) अनुकूली अनुनाद सिद्धांत
57) कोहोनन स्व-आयोजन टोपोलॉजिकल मैप्स
58 ) असुरक्षित स्व-संगठित फीचर मैप्स
59) पर्यवेक्षित शिक्षा के लिए वेक्टर क्वांटिज़ेशन एल्गोरिदम सीखना
60) पैटर्न संघ
61) हॉपफील्ड नेटवर्क
62) हॉपफील्ड नेटवर्क का उपयोग करने के लिए सीमाएं
प्रत्येक विषय बेहतर सीखने और त्वरित समझ के लिए आरेख, समीकरणों और ग्राफिकल प्रतिनिधियों के अन्य रूपों के साथ पूरा हो गया है।
तंत्रिका नेटवर्क, फ़ज़ी सिस्टम मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान, एआई, कंप्यूटर विज्ञान, मशीन लर्निंग, इलेक्ट्रिकल, इलेक्ट्रॉनिक्स, नॉलेज इंजीनियरिंग एजुकेशन एजुकेशन कोर्स और विभिन्न विश्वविद्यालयों में प्रौद्योगिकी डिग्री प्रोग्राम का हिस्सा है।