Neural network fuzzy systems

Penjabaran dari 9apps Neural network fuzzy systems

Aplikasi ini adalah buku pedoman gratis lengkap dari jaringan saraf, sistem fuzzy yang mencakup topik, catatan, bahan, berita & blog penting pada kursus. Unduh aplikasi sebagai bahan referensi & buku digital untuk ilmu otak dan kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, program rekayasa pengetahuan & program gelar.
Aplikasi yang berguna ini mencantumkan 149 topik dengan catatan terperinci, diagram, persamaan, rumus & materi kursus, topik-topik tersebut tercantum dalam 10 bab. Aplikasi ini harus dimiliki untuk semua siswa & profesional ilmu teknik.
Aplikasi ini memberikan revisi cepat dan referensi ke topik-topik penting seperti catatan kartu flash terperinci, itu membuatnya mudah & berguna untuk siswa atau profesional untuk menutupi silabus kursus dengan cepat sebelum ujian atau wawancara untuk pekerjaan.
Lacak pembelajaran Anda, atur pengingat, edit bahan studi, tambahkan topik favorit, bagikan topik-topik di media sosial.
Anda juga dapat menulis blog tentang teknologi teknik, inovasi, startup teknik, pekerjaan penelitian perguruan tinggi, pembaruan institut, tautan informatif pada bahan kursus & program pendidikan dari ponsel cerdas atau tablet Anda atau di http://www.engineeringAps.net Anda /.
Gunakan aplikasi teknik yang berguna ini sebagai tutorial, buku digital, panduan referensi untuk silabus, materi kursus, pekerjaan proyek, berbagi pandangan Anda di blog.
Beberapa topik yang dicakup dalam aplikasi adalah:
1) Mendaftar alokasi dan penugasan
2) Algoritma Motion-Code-Motion
3) Matrix Multiply: an In - Contoh - 4) 4) Topik RSA 1
5) Pengantar Jaringan Saraf
6) Sejarah Jaringan Saraf
7) Arsitektur Jaringan
8) Intelijen Buatan Neural Network
9 ) Representasi Pengetahuan
10) Otak Manusia
11) Model neuron
12) Jaringan Saraf sebagai grafik yang diarahkan
13) Konsep waktu di jaringan saraf
14) Komponen Saraf
14) Jaringan
15) Topologi Jaringan
16) Bias Neuron
17) mewakili neuron
18) Urutan Aktivasi
19) Pengantar Proses Pembelajaran
20) Paradigma Pembelajaran
> 21) Pola pelatihan dan input pengajaran
22) menggunakan sampel pelatihan
23) kurva belajar dan pengukuran kesalahan
24) Prosedur Pengoptimalan Gradien
25) Masalah teladan memungkinkan untuk menguji strategi pembelajaran berkode sendiri
26) Aturan Belajar Hebbian
27) Algoritma Genetika S
28) Sistem Pakar
29) Sistem Fuzzy untuk Teknik Pengetahuan
30) Jaringan Saraf untuk Teknik Pengetahuan
31) Jaringan feed-for
33) satu lapisan perceptron
34) pemisahan linier
35) Perceptron multilayer
38) 8-3 -8 Masalah Pengkodean
39) Kembali Propagasi Kesalahan
40) Komponen dan Struktur Jaringan RBF
41) Pemrosesan Informasi Jaringan RBF
42) Kombinasi Sistem Persamaan dan Strategi Gradien
43) Pusat dan Lebar Neuron RBF
44) Menjelang jaringan RBF secara otomatis menyesuaikan kepadatan neuron
45) Membandingkan jaringan RBF dan multilayer perceptrons
46) jaringan ekseptron berulang
47) ELMAN Networks
47)
48) Pelatihan jaringan berulang
49) Hopfield Networks
50) Matrix Berat
51) Asosiasi Otomatis dan Aplikasi Tradisional
52) Heteroassociation dan analogi ke penyimpanan data saraf
53) Continuous Hopfield Networks
54) Kuantisasi
55) Vektor CodeBook
56) Teori resonansi adaptif
57) Kohonen mengorganisir mandiri peta topologi
58 ) Peta fitur penyelenggara mandiri tanpa pengawasan
59) Pembelajaran algoritma kuantisasi vektor untuk pembelajaran yang diawasi
60) Pola asosiasi
61) Jaringan Hopfield
62) Keterbatasan untuk menggunakan jaringan Hopfield
> Setiap topik lengkap dengan diagram, persamaan dan bentuk lain dari representasi grafis untuk pembelajaran yang lebih baik dan pemahaman cepat.
Jaringan Saraf, Sistem Fuzzy adalah bagian dari ilmu otak dan kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, listrik, elektronik, kursus pendidikan teknik pengetahuan dan program gelar teknologi di berbagai universitas.