Neural network fuzzy systems

Opis Neural network fuzzy systems

Aplikacja jest kompletnym bezpłatnym podręcznikiem sieci neuronowej, systemy rozmytych, które obejmują ważne tematy, notatki, materiały, wiadomości i blogi na kursie. Pobierz aplikację jako materiał referencyjny i książkę cyfrową dla mózgu i poznawczych nauk, AI, informatyki, ucząca się maszyn, programy inżynierii wiedzy i kursów stopni.
Ta przydatna aplikacja zawiera listę 149 tematów ze szczegółowymi notatkami, diagramami, równanami, formułami i materiałem kursowym, tematy są wymienione w 10 rozdziałach. Aplikacja jest musi mieć dla wszystkich studentów i profesjonalistów nauk inżynierii.
Aplikacja zapewnia szybką wersję i odniesienie do ważnych tematów, takich jak szczegółowe notatki z karty flash, sprawia, że ​​jest to łatwe i przydatne dla ucznia lub profesjonalistę do szybkiego zakrycia programu nauczania kursu przed egzaminami lub wywiadem dla zadań.
Śledź swoje uczenie, Ustaw przypomnienia, edytuj materiał badawczy, dodaj ulubione tematy, udostępniaj tematy na mediach społecznościowych.
Możesz także blog o technologii inżynieryjnej, innowacji, inżynieryjnych startupów, pracach badawczych, instytutów, linki informacyjne na temat programów materiałów i edukacji naukowych z smartfona lub tabletu lub na http://www.engineeringapps.net /.
Użyj tej przydatnej aplikacji inżynierskiej jako swojego samouczka, książki cyfrowej, przewodnika odniesienia dla sylabusu, materiałów kursowych, prac projektowych, dzielą się widokami na blogu.
Niektóre z tematów objętych aplikacją są:
1) Algorytowanie rejestru i przypisanie
2) Lazy-kodu algorytm
3) Matrix Multiply: A in in -Depth przykład
4) RSA Temat 1
5) Wprowadzenie do sieci neuronowych
6) Historia sieci neuronowych
7) architektury sieciowe
8) sztuczna inteligencja sieci neuronowej
9 ) Reprezentacja wiedzy
10) ludzki mózg
11) Model neuronu
12) Neural Sieć jako skierowany wykres
13) Koncepcja czasu w sieciach neuronowych
14) Składniki neuronów Networks
15) Topologie sieciowe
16) BIAS Neuron
17) Reprezentujący neurony
18) Kolejność aktywacji
19) Wprowadzenie do procesu nauki
20) Paradygmaty uczenia się
21) Wzory szkoleniowe i wejście nauczania
22) Korzystanie z próbek szkoleniowych
23) Krzywa uczenia się i pomiaru błędu
24) Procedury optymalizacji gradientu
25) Przykładowe problemy pozwalają na testowanie strategii uczenia się samodzielnego BR> 26) Reguła uczenia się Hebbijskiego
27) Algorytm genetyczny S
28) Systemy eksperckie
29) Systemy rozmytych do inżynierii wiedzy
30) Neural Sieci dla Inżynierii wiedzy Największa 31) Networks Feed-Forward
32) Perceptron, backpropagation i jego warianty
33) Jedna warstwa Perceptron
34) Liniowa rozdzielalność
35) Wielowarstwowa Perceptron
36) Odporna backpropagacja
37) Początkowa konfiguracja wielowarstwowa Perceptron
38) 8-3 -8 Problem kodujący
39) Powrót Propagacja błędów
40) Komponenty i struktura sieci RBF
41) Przetwarzanie informacji o sieci RBF
42) Kombinacje systemu równania i strategie gradientowe
43) Centra i szerokości neuronów RBF
44) Rosnące sieci RBF Automatycznie dostosowują gęstość neuronów
45) Porównanie sieci RBF i wielowarstwowe Perceptrony
46) Networks Perceptronopodobne sieci
47) Elman Networks Największa 48) Szkolenie Networks Networks
49) Networks Hopfield
50) Matryca wagi
51) Auto Stowarzyszenie i tradycyjna aplikacja
52) Heteroasociation oraz analogie do przechowywania danych neuronowych
53) Ciągłe sieci hopfield
54) kwantyfikacja
55) Kodeksyk Wektory
56) Adaptive Resonance Teoria
57) Kohonen Samoorganizując mapy topologiczne
58 ) Nieodporne mapy funkcji samoorganizującej
59) Nauka algorytmów kwantyzacji wektorowych do nadzorowania nauki
60) Stowarzyszenia wzorców
61) Network Hopfield
62) Ograniczenia do korzystania z sieci Hopfield
Każdy temat jest kompletny z diagramami, równanami i innymi formami przedstawicielstw graficznych, aby uzyskać lepsze uczenie się i szybkie zrozumienie.
Neural Sieć, systemy rozmytych jest częścią mózgu i poznawczych, AI, informatyki, uczenia się maszyn, elektryka, elektronika, kursy edukacji wiedzy i programów wykształcenia technologicznego na różnych uniwersytetach.