Neural network fuzzy systems

A descrição de Neural network fuzzy systems

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Alguns dos tópicos cobertos no aplicativo são:
1) Registrar Alocação e Atribuição
2) O algoritmo de movimento de código preguiçoso
3) Matrix Multiply: um em -Depth Exemplo
4) RSA Tópico 1
5) Introdução às redes neurais
6) História de redes neurais
7) arquitetura de rede
8) Inteligência artificial da rede neural
9 ) Representação de conhecimento
10) cérebro humano
11) Modelo de um neurônio
12) Rede neural como um gráfico dirigido
13) O conceito de tempo em redes neurais
14) Componentes de Redes
15) topologias de rede
16) O neurônio de viés
17) Representando neurônios
18) Ordem de Ativação
19) Introdução ao processo de aprendizagem
20) Paradigmas de aprendizagem
21) Padrões de treinamento e entrada de ensino
22) Usando amostras de treinamento
23) Curva de aprendizagem e medição de erro
24) Procedimentos de otimização de gradiente
25) Problemas exemplares permitem testar estratégias de aprendizagem auto-codificadas
26) Regra de Aprendizagem Hebbian
27) Algoritmo genético S - 28) Sistemas Especialistas
29) Sistemas Fuzzy para Engenharia de Conhecimento
30) Neural Redes para Engenharia de Conhecimento
31) Redes de alimentação em 32) O perceptron, backpropagation e suas variantes BR> 33) uma única camada Perceptron
34) Separação linear
35) Um Perceptron Multilayer
36) Backpropogação Resiliente
37) Configuração inicial de um Perceptron Multilayer 38) O 8-3 -8 Codificando problema
39) Voltar Propagação de Erro
40) Componentes e estrutura de uma rede RBF
41) Processamento de informações de uma rede RBF
42) Combinações de Sistema de Equação e Estratégias de Gradientes
43) Centros e larguras dos neurônios RBF
44) Redes de RBF em crescimento Ajusta automaticamente a densidade do neurônio
45) comparando redes de RBF e Perceptrons de Multilayer
46) Redes de Elman - Elman Networks
48) Treinamento Redes Recorrentes
49) Hopfield Networks
50) Matriz de peso
51) Associação Automática e Aplicação Tradicional
52) Heteroassociation e analogias para armazenamento de dados neurais
53) Contínuo Hopfield Networks
54) Quantização
55) Livros de Códigos Vetores de
56) Adaptive Ressonance Teoria
57) Kohonen auto-organizando Mapas topológicos ) Mapas de recursos auto-organizantes não supervisionados
59) Aprendendo Algoritmos de Quantização de Vector para Aprendizagem Supervisionada
60) Associações de Padrão
61) The Hopfield Network
62) Limitações para usar a rede Hopfield
Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para uma melhor aprendizagem e compreensão rápida.
Neural Rede, Sistemas Fuzzy faz parte do cérebro e ciências cognitivas, AI, ciência da computação, aprendizagem de máquinas, elétrica, eletrônica, engenharia de conhecimento Cursos de educação e grau de tecnologia em várias universidades.