Neural network fuzzy systems

Описание для Neural network fuzzy systems

Приложение является полным бесплатным справочником нейронной сети, нечеткие системы, которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости и блоги на курсе. Скачайте приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для мозга и когнитивных наук, AI, информатики, машиностроение, программы инженерных знаний и учебные курсы.
Это полезное приложение списков 149 темы с подробными нотами, диаграммами, уравнениями, формулами и материалами курса, темы перечислены в 10 главах. Приложение должно иметь для всех студентов и профессионалов техники.
Приложение предоставляет быструю пересмотр и ссылку на важные темы, такие как подробные ноты Flash-карты, это позволяет легко и полезно для ученика или профессионала, чтобы быстро охватить курсовую программу перед экзаменами или интервью для рабочих мест.
Отследить Ваше обучение, Установите напоминания, отредактируйте учебный материал, добавьте любимые темы, поделитесь темами в социальных сетях.
Вы также можете блогуровать инженерные технологии, инновации, инженерные стартапы, исследовательские работы в колледже, обновлениях института, информационные ссылки на курсовые материалы и образовательные программы с вашего смартфона или планшета или по адресу http://www.engineeringapps.net /.
Использовать это полезное техническое приложение в качестве учебного пособия, цифровой книги, справочный руководство для учебных программ, материалов курса, проектной работы, разделяя ваши взгляды на блоге.
Некоторые из темов, покрытых в приложении:
1) Регистрация выделения и назначение
2) Алгоритм ленивого кода-движения
3) Matrix умножить: AN в -Депный пример
4) RSA Тема 1
5) Введение в нейронные сети
6) История нейронных сетей
7) Сетевые архитектуры
8) Искусственный интеллект нейронной сети
9 ) Представление знаний
10) человеческий мозг
11) Модель нейрона
12) нейронная сеть в качестве направленного графа
13) Концепция времени в нейронных сетях
14) Компоненты нервных Networks
15) Топологии сети
16) Neuron Neuron
17) Представление нейронов
18) Заказ активации
19) Введение в процесс обучения
20) Парадигмы обучения
21) Учебные модели и учебные ввода
22) Использование образцов обучения
23) Кривая обучения и измерение ошибок
24) процедуры оптимизации градиента
25) Примерные проблемы Разрешить тестирование стратегий обучения BR> 26) Хеббианское правило обучения
27) генетический алгоритм S
28) Экспертные системы
29) Нечеткие системы для инженерии знаний
30) нейронные сети для инженерии знаний
31) Сетевые сети
32) PercePtron, Backpropagation и его варианты
33) Один слой PercePtron
34) Линейная отделимость
35) многослойный PercePtron
36) Устойчивая к ответственности
37) Начальная конфигурация многослойного PercePtron
38) 8-3 -8 Защита кодирования
39) Отдыхание от ошибки
40) Компоненты и структура rbf Network
41) Информация Обрабатывающая информационная сеть RBF
42) Комбинации системы уравнения и градиентные стратегии
43) Центры и ширины нейронов RBF
44) Растущие сети RBF Автоматически регулируют плотность нейронов
45), сравнивая сети RBF и многослойные Perceptrons
46) Рециркулирующие Perceptron-подобные сети
47) Elman Networks
48) Обучение рецидивирующих сетей
49) сеть Hopfield Networks
50) Матрица веса
51) Auto Association и традиционное приложение
52) гетероассоциация И аналогии с нейронным хранением данных
53) Непрерывная сеть Hopfield Networks
54) Квачество
55) Кодовые книги векторы
56) Теория адаптивных резонансов
57) Когонен самоорганизующие топологические карты
58 ) Неповторимые карты самоорганизующихся функций
59) Обучение векторных алгоритмов квантования для контролируемого обучения
60) ассоциации шаблонов
61) Ограничения сети Hopfield Network
62) > Каждая тема в комплекте с диаграммами, уравнениями и другими формами графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.
Neural Network, нечеткие системы являются частью мозга и когнитивных наук, АИ, компьютерные науки, машиностроения, электрические, электроники, курсы для научно-технических наук и программы технологии в различных университетах.