Neural network fuzzy systems

คำอธิบายของ Neural network fuzzy systems

แอพนี้เป็นคู่มือฟรีของ Neural Network ระบบ Fuzzy ซึ่งครอบคลุมหัวข้อสำคัญบันทึกวัสดุข่าวและบล็อกในหลักสูตร ดาวน์โหลดแอปเป็นวัสดุอ้างอิง & หนังสือดิจิทัลสำหรับวิทยาศาสตร์และความรู้ความเข้าใจวิทยาศาสตร์, AI, วิทยาการคอมพิวเตอร์, การเรียนรู้เครื่อง, โปรแกรมวิศวกรรมความรู้และหลักสูตรปริญญา
แอปที่มีประโยชน์รายการ 149 หัวข้อที่มีบันทึกย่อรายละเอียดไดอะแกรมสมการสูตรและเนื้อหาหลักสูตรหัวข้อที่ระบุไว้ใน 10 บท แอปต้องมีสำหรับนักศึกษาวิศวกรรมและผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมทั้งหมด
แอปให้การแก้ไขอย่างรวดเร็วและการอ้างอิงถึงหัวข้อสำคัญเช่นบันทึกย่อของการ์ดแฟลชรายละเอียดมันทำให้ง่ายและมีประโยชน์สำหรับนักเรียนหรือมืออาชีพเพื่อครอบคลุมหลักสูตรหลักสูตรอย่างรวดเร็วก่อนการสอบหรือการสัมภาษณ์งาน
ติดตามการเรียนรู้ของคุณตั้งค่าการแจ้งเตือนแก้ไขเนื้อหาการศึกษาเพิ่มหัวข้อที่ชื่นชอบแบ่งปันหัวข้อบนโซเชียลมีเดีย
คุณสามารถบล็อกเกี่ยวกับเทคโนโลยีวิศวกรรม, นวัตกรรม, การเริ่มต้นวิศวกรรม, งานวิจัยวิทยาลัย, การปรับปรุงของสถาบัน, ลิงค์ข้อมูลในหลักสูตรวัสดุและโปรแกรมการศึกษาจากสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตของคุณหรือที่ http://www.Engineeringapps.net /.
ใช้แอปวิศวกรรมที่มีประโยชน์นี้เป็นบทช่วยสอนหนังสือดิจิทัลคู่มืออ้างอิงสำหรับหลักสูตรวัสดุหลักสูตรงานโครงการแบ่งปันมุมมองของคุณในบล็อก
หัวข้อบางอย่างที่ครอบคลุมในแอพคือ:
1) การจัดสรรลงทะเบียนและการมอบหมาย
2) อัลกอริทึมการเคลื่อนไหวที่ขี้เกียจ
3) เมทริกซ์คูณ: ใน -Depth ตัวอย่าง
4) RSA หัวข้อ 1
5) รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทเทียม
6) ประวัติความเป็นมาของ Neural Networks
7) สถาปัตยกรรมเครือข่าย
8) ปัญญาประดิษฐ์ของเครือข่ายประสาทเทียม
9 ) การเป็นตัวแทนความรู้
10) สมองของมนุษย์
11) รุ่นของ Neuron
12) เครือข่ายประสาทเป็นกราฟที่กำกับการแข่งขัน
13) แนวคิดของเวลาในเครือข่ายประสาทเทียม
14) ส่วนประกอบของระบบประสาท เครือข่าย
15) Topologies เครือข่าย
16) Bias Neuron
17) เป็นตัวแทนของเซลล์ประสาท
18) คำสั่งของการเปิดใช้งาน
19) บทนำสู่กระบวนการเรียนรู้
20) กระบวนทัศน์ของการเรียนรู้
21) รูปแบบการฝึกอบรมและการสอนการใช้งาน
22) ใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม
23) การเรียนรู้โค้งและการวัดข้อผิดพลาด
24) ขั้นตอนการปรับระดับการไล่ระดับสี
25) ปัญหาที่เป็นแบบอย่างอนุญาตให้ทดสอบกลยุทธ์การเรียนรู้ด้วยตนเอง
26) Hebbian Learning Rule
27) อัลกอริทึมทางพันธุกรรม S
28) ระบบผู้เชี่ยวชาญ
29) ระบบฟัซซี่สำหรับวิศวกรรมความรู้
30) เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับวิศวกรรมความรู้
31) เครือข่ายฟีดไปข้างหน้า
32) perceptron, backpropagation และ variants
33) ชั้นเดียว perceptron
34) การแยกตัวเชิงเส้น
35) perceptron หลาย multilayer
36) backpropagation ที่ยืดหยุ่น
37) การกำหนดค่าเริ่มต้นของหลาย ๆ perceptron
38) 8-3 -8 ปัญหาการเข้ารหัส
39) การแพร่กระจายกลับของข้อผิดพลาด
40) ส่วนประกอบและโครงสร้างของเครือข่าย RBF
41) การประมวลผลข้อมูลของเครือข่าย RBF
42) การรวมกันของระบบสมการและกลยุทธ์การไล่ระดับสี
43) ศูนย์และความกว้างของ RBF Neurons
44) การเพิ่มขึ้นเครือข่าย RBF ปรับความหนาแน่นของเซลล์ประสาทโดยอัตโนมัติ 45) การเปรียบเทียบเครือข่าย RBF และ Perceptrons หลาย Multilayer
46) เครือข่าย elman recurrent-47)
48) การฝึกอบรมเครือข่ายกำเริบ
49) Hopfield Networks
50) Weight Matrix
51) Auto Association และแอปพลิเคชันดั้งเดิม
52) Heteroassociation และการเปรียบเทียบกับการจัดเก็บข้อมูลประสาทเทียม
53) เครือข่าย Hopfield ต่อเนื่อง
54) Quantization
55) Vectorbook Vectors
56) ทฤษฎี Resonance Adaptive
57) Kohonen Maps Topologication Topologication Kohonen
58 ) แผนที่คุณสมบัติการจัดระเบียบตนเองที่ไม่สนับสนุน
59) การเรียนรู้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเวกเตอร์สำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
60) การเชื่อมโยงรูปแบบ
61) เครือข่าย Hopfield
62) ข้อ จำกัด ในการใช้เครือข่าย Hopfield
แต่ละหัวข้อเสร็จสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรมสมการและรูปแบบอื่น ๆ ของการเป็นตัวแทนกราฟิกเพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้นและความเข้าใจที่รวดเร็ว
เครือข่ายประสาทระบบฟัสซีเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์และความรู้ความเข้าใจวิทยาศาสตร์, AI, วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์, การเรียนรู้เครื่อง, ไฟฟ้า, อิเล็กทรอนิกส์, วิชาวิศวกรรมความรู้การศึกษาหลักสูตรและหลักสูตรปริญญาด้านเทคโนโลยีในมหาวิทยาลัยต่างๆ