Neural network fuzzy systems

Descrizione di Neural network fuzzy systems

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Alcuni degli argomenti trattati nell'app sono:
1) Registrati Assegnazione e assegnazione
2) The Lazy-code-Motion Algorithm
3) Matrix Multiply: un in -Depth Esempio
4) Argomento RSA 1
5) Introduzione alle reti neurali
6) Storia delle reti neurali
7) Architetture di rete
8) Intelligenza artificiale della rete neurale
9 ) Rappresentazione della conoscenza
10) Cradente umano
11) Modello di un neurone
12) Neural Network come grafico diretto
13) Il concetto di tempo in reti neurali
14) Componenti del Neural Networks
15) Topologie di rete
16) The Bias Neuron
17) Rappresentando i neuroni
18) Ordine di attivazione
19) Introduzione al processo di apprendimento
20) Paradigmi di apprendimento
21) Modelli di formazione e input di insegnamento
22) Utilizzo dei campioni di formazione
23) Curva di apprendimento e misurazione dell'errore
24) Procedure di ottimizzazione del gradiente
25) I problemi esemplari consentono di testare le strategie di apprendimento in modo auto-codificato
26) Arruzione di apprendimento hebbian
27) Algoritmo genetico s
28) Sistemi esperti
29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering
30) Nevel Networks for Knowledge Engineering
31) Reti di avanzamento del feed-forward
32) Il perceptron, backpropagazione e le sue varianti
33) Un singolo perceptron perceptron
34) Separazione lineare
35) A multistrato perceptron
36) Resilient backpropgazione
37) Configurazione iniziale di un perceptron multistrato
38) L'8-3 -8 Problema di codifica
39) Propagazione posteriore di errore
40) Componenti e struttura di una rete RBF
41) Elaborazione delle informazioni di una rete RBF
42) Combinazioni del sistema di equazione e strategie di gradiente
43) Centri e larghezze dei neuroni di RBF
44) Crescere reti RBF Regolare automaticamente il neurone Densità
45) Confronto RBF Networks e Multilayer Perceptrons
46) Reti di perceptron ricorrente
47) Reti Elman
48) Formazione Reti ricorrenti
49) Hopfield Networks
50) Peso Matrix
51) Associazione automatica e applicazione tradizionale
52) Eteroassociazione e analogie alla deposito dei dati neurali
53) Reti di Hopfield continuo
54) quantizzazione
55) Codebook Vectors
56) Teoria della risonanza adattiva
57) Kohonen auto-organizzante organizzazione mappe topologiche
58 ) Non supervisionato auto-organizzazione delle mappe delle caratteristiche
59) Apprendimento Algoritmi di quantizzazione vettoriale per apprendimento supervisionato
60) Associazioni del modello
61) La rete Hopfield
62) Limitazioni all'utilizzo della rete Hopfield
Ogni argomento è completo di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per un migliore apprendimento e comprensione rapida.
Neural Network, Fuzzy Systems fa parte di scienze cerebrali e cognitive, AI, informatiche, apprendimento automatico, elettrici, elettronici, corsi di istruzione ingegneristica della conoscenza e programmi di laurea in tecnologia in varie università.