Neural network fuzzy systems

Beschrijving van Neural network fuzzy systems

De app is een compleet gratis handboek van neuraal netwerk, fuzzy-systemen die belangrijke onderwerpen, notities, materialen, nieuws en blogs op de cursus bestrijken. Download de app als referentiemateriaal en digitaal boek voor hersenen en cognitieve wetenschappen, AI, Computer Science, Machine Learning, Knowledge Engineering Programs & Degree Courses.
Deze handige app lijsten 149 onderwerpen met gedetailleerde aantekeningen, diagrammen, vergelijkingen, formules en cursusmateriaal, worden de onderwerpen vermeld in 10 hoofdstukken. De app moet hebben voor alle studenten en professionals en professionals in de technische wetenschappen.
De app biedt snelle herziening en verwijzing naar de belangrijke onderwerpen zoals een gedetailleerde flash-kaartnotities, het maakt het gemakkelijk en nuttig voor de student of een professional om de cursussyllabus snel voor een examens of interview voor banen te dekken.
Volg uw leer, stel herinneringen in, bewerk het studiemateriaal, voeg favoriete onderwerpen toe, deel de onderwerpen op sociale media.
u kunt ook bloggen over Engineering Technology, Innovation, Engineering Startups, College Research Work, Institute Updates, Informatieve links op cursusmaterialen en onderwijsprogramma's van uw smartphone of tablet of op http://www.engineringApps.net /.
Gebruik deze handige engineering-app als uw tutorial, Digital Book, een naslaggids voor syllabus, cursusmateriaal, projectwerk, het delen van uw mening op de blog.
Een deel van de onderwerpen die in de app zijn bedekt, zijn:
1) Registreren Toewijzing en opdracht
2) De Lazy-Code-Motion Algoritme
3) Matrix Vermenigvuldig: een in -DePth Voorbeeld
4) RSA TOPIC 1
5) Introductie tot neurale netwerken
6) Geschiedenis van neurale netwerken
7) Netwerkarchitecturen
8) Kunstmatige intelligentie van Neural Network
9 ) Kennisvertegenwoordiging
10) Menselijke hersenen
11) Model van een Neuron
12) Neuraal netwerk als gerichte grafiek
13) Het concept van de tijd in neurale netwerken
14) Componenten van Neuraal Netwerken
15) Netwerktopologieën
16) The Bias Neuron
17) Vertegenwoordigen van Neurons
18) Bestelling van Activering
19) Introductie tot leerproces
20) Paradigma's van het leren
21) Trainingspatronen en lesgeven input
22) met behulp van trainingsmonsters
23) Leren van kromme en foutmeting
24) Gradiëntoptimalisatieprocedures
25) Voorbeeldproblemen zorgen voor het testen van zelfgecodeerde leerstrategieën
26) Hebbian Learning Rule
27) Genetisch algoritme S
28) Expert Systems
29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering
30) Neurale netwerken voor kennis engineering
31) Feed-forward Networks
32) De perceptron, backpropagation en zijn varianten
33) Een enkele laag Perceptron
34) Lineaire scheidbaarheid
35) een meerlagige percepton
36) veerkrachtige backpropagatie
37) Initiële configuratie van een meerlagige perceptron
38) De 8-3 -8 Coderingsprobleem
39) Terugvordering van fouten
40) Componenten en structuur van een RBF-netwerk
41) Informatieverwerking van een RBF-netwerk
42) Combinaties van vergelijkingssysteem en gradiëntstrategieën
43) Centra en breedten van RBF-neuronen
44) Groeiende RBF-netwerken passen automatisch de neurondichtheid aan
45) Vergelijken van RBF-netwerken en meerlagige perceptrons
46) Recurrente Perceptron-achtige netwerken
47) Elman-netwerken
48) Training Recurrent Networks
49) Hopfield Networks
50) Gewichtsmatrix
51) Auto Association and Traditional Toepassing
52) Heteroassociation en analogieën aan neurale gegevensopslag
53) Continue Hopfield Networks
54) Kwantisatie
55) Codeboek Vectoren
56) Adaptive Resonance Theory
57) Kohonen Zelf-Organiseren Topologische Kaarten
58 ) Onvergiftigde zelforganiserende kenmerkkaarten
59) Leren vector kwantisatie-algoritmen voor begeleidende leerling
60) Patroonverenigingen
61) Het Hopfield-netwerk
62) Beperkingen tot het gebruik van het Hopfield-netwerk
Elk onderwerp is compleet met diagrammen, vergelijkingen en andere vormen van grafische weergaven voor beter leren en snel begrip.
Neural Network, Fuzzy Systems is onderdeel van de hersenen en cognitieve wetenschappen, AI, Computer Science, Machine Learning, Electrical, Electronics, Knowledge Engineering Education Cursussen en Technology Degree Programs op verschillende universiteiten.