このアプリは、コースの重要なトピック、ノート、材料、ニュース＆ブログをカバーするニューラルネットワークの完全な無料のハンドブック、ファジィシステムです。 Appを脳と認知科学、AI、コンピュータサイエンス、機械学習、知識エンジニアリングプログラム＆学位コースのための参考資料とデジタルブックとしてダウンロードしてください。
この便利なアプリリスト149トピック詳細なメモ、図、方程式、式とコースの資料は、10章に記載されています。アプリはすべてのエンジニアリング科学の学生と専門家のために持っている必要があります。
アプリは、詳細なフラッシュカードノートのような重要なトピックへの重要なトピックへの参照を提供します、それは学生や専門家にとって、試験や雇用のための面接の前に、コースシラバスを迅速にカバーするのは簡単で便利です。
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アプリでカバーされているトピックのいくつかは次のとおりです。
1）レジスタ割り当てと割り当て
2）leazy-code-motion-groymithm
3）行列乗算：
4）RSAトピック1
5）ニューラルネットワークの紹介
6）ニューラルネットワークの歴史
7）ネットワークアーキテクチャ
8）ニューラルネットワークの人工知能
9 ）知識表現
10）人間の脳
11）地図としてのニューラルネットワーク
13）ニューラルネットワークにおける時間の概念
14）ニューラルの部品ネットワーク
> 15）ネットワークトポロジー
16）ニューロンの表現
18）発効の順序
19）学習プロセスの紹介
20）学習のパラダイム
21）トレーニングパターンと教育入力
22）トレーニングサンプルの使用
23）学習曲線と誤差測定
24）勾配最適化手順
25）例示的な問題は自己符号化学習戦略をテストすることを可能にする
26）ヘビアン学習ルール
27）遺伝的アルゴリズム■知識工学のためのファジィシステム
30）知識工学のためのニューラルネットワーク
31）フィードフォワードネットワーク
32）PercePtron、BackPropagation、その亜種
33）単層パーセプトロン
34）線形分離能
35）多層パーセプトロン
36）弾性バックプロパギ
37）多層パーセプトロンの初期構成
38）8-3 -8エンコード問題
40）RBFネットワークのコンポーネントと構造RBFネットワークの情報処理
42）方程式システムとグラデーション戦略の組み合わせ
43）RBFニューロンの中心と幅
44）
44）RBFネットワークを自動的に調整する
45）RBFネットワークと多層パーセプトロンの比較
46）
47）
47）Elman Networks
48）訓練再発ネットワーク
>
50）ウェイトマトリックス
51）オートアソシエーション
52）ヘテロアスク
56）Conturetization
56）適応型レゾナンス理論
57）Kohonen自己組織化トポロジーマップ
58超教育的な自己組織化特徴マップ
59）教師付き学習のためのベクトル量子化アルゴリズムの学習
61）
61）Hopfield Network
62）Hopfield Networkの使用の制限
各トピックは、より良い学習と迅速な理解のための図、方程式、およびその他の形式のグラフィック表現を完備しています。
ニューラルネットワーク、ファジィシステムは、脳と認知科学、AI、コンピュータサイエンス、機械学習、電気、エレクトロニクス、知識エンジニアリング教育教育コース、技術学位プログラムの一部です。
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