Neural network fuzzy systems

Paglalarawan ng Neural network fuzzy systems

Ang app ay isang kumpletong libreng handbook ng neural network, fuzzy system na sumasakop sa mahahalagang paksa, mga tala, materyales, balita at blog sa kurso. I-download ang app bilang isang materyal na sanggunian at digital na libro para sa utak at nagbibigay-malay agham, AI, agham ng computer, pag-aaral ng machine, mga programang pang-engineering ng kaalaman at mga kurso sa degree.
Ang kapaki-pakinabang na app na ito ay naglilista ng 149 mga paksa na may detalyadong mga tala, diagram, equation, formula at materyal na kurso, ang mga paksa ay nakalista sa 10 kabanata. Ang app ay dapat magkaroon para sa lahat ng mga mag-aaral at propesyonal sa agham ng engineering.
Ang app ay nagbibigay ng mabilis na rebisyon at sanggunian sa mga mahahalagang paksa tulad ng isang detalyadong mga tala ng flash card, ginagawang madali at kapaki-pakinabang para sa mag-aaral o isang propesyonal upang masakop ang kurso syllabus nang mabilis bago ang isang pagsusulit o pakikipanayam para sa mga trabaho.
Subaybayan ang iyong pag-aaral, itakda ang mga paalala, i-edit ang materyal sa pag-aaral, magdagdag ng mga paboritong paksa, ibahagi ang mga paksa sa social media.
Maaari mo ring i-blog ang tungkol sa teknolohiya ng engineering, pagbabago, engineering startup, trabaho sa pananaliksik sa kolehiyo, mga update sa institute, mga kaalaman na link sa mga programang materyales at mga programang pang-edukasyon mula sa iyong smartphone o tablet o sa http://www.engineeringapps.net /.
Gamitin ang kapaki-pakinabang na app ng engineering bilang iyong tutorial, digital na libro, isang gabay sa sanggunian para sa syllabus, materyal ng kurso, trabaho sa proyekto, pagbabahagi ng iyong mga pananaw sa blog.
Ang ilan sa mga paksa na sakop sa app ay:
1) Magparehistro Allocation at Assignment
2) Ang Lazy-Motion Algorithm
3) Matrix Multiply: Isang Sa -Depth Halimbawa
4) RSA Topic 1
5) Panimula sa Neural Networks
6) Kasaysayan ng Neural Networks
7) Mga Arkitektura ng Network
8) Artipisyal na Intelligence ng Neural Network
9 ) Knowledge Representation
10) Human Brain
11) modelo ng isang neuron
12) neural network bilang isang nakadirekta na graph
13) Ang konsepto ng oras sa neural network
14) Mga bahagi ng neural Mga network
15) Network topologies
16) Ang bias neuron
17) na kumakatawan sa neurons
18) Order of activation
19) Panimula sa proseso ng pag-aaral
20) paradigms ng pag-aaral
21) mga pattern ng pagsasanay at pagtuturo ng pag-input
22) Paggamit ng mga sample ng pagsasanay
23) Pag-aaral ng curve at pagsukat ng error
24) Mga pamamaraan sa pag-optimize ng gradient
25) Mga problema sa pagsusulit ay nagbibigay-daan sa pagsubok sa mga diskarte sa pag-aaral ng self-coded
26) Hebbian learning rule
27) genetic algorithm s
28) Expert Systems
29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering
30) Neural Networks for Knowledge Engineering
31) Feed-forward Networks
32) Ang perceptron, backpropagation at mga variant nito
33) isang solong layer perceptron
34) linear separability
35) Isang multilayer perceptron
36) Resilient backpropagation
37) Paunang pagsasaayos ng isang multilayer perceptron
38) Ang 8-3 -8 encoding problem
39) Bumalik pagpapalaganap ng error
40) Mga bahagi at istraktura ng isang network ng RBF
41) Pagproseso ng impormasyon ng isang RBF network
42) Mga kumbinasyon ng equation system at gradient estratehiya
43) mga sentro at lapad ng RBF neurons
44) Lumalagong RBF Networks Awtomatikong ayusin ang neuron density
45) Paghahambing ng mga network ng RBF at multilayer perceptrons
46) Mga network ng paulit-ulit na perceptron
47) Elman network
48) Pagsasanay Recurrent Networks
49) Hopfield Networks
50) Timbang Matrix
51) Auto Association at Tradisyunal na Application
52) heteroassociation at analogies sa neural data storage
53) tuloy-tuloy na mga network ng hopfield
54) quantization
55) Codebook vectors
56) Adaptive Teorya ng Tirahan
57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps
58 ) Unsupervised self-organizing feature maps
59) Pag-aaral ng vector quantization algorithm para sa supervised learning
60) Pattern Asosasyon
61) Ang Hopfield Network
> Ang bawat paksa ay kumpleto sa mga diagram, equation at iba pang mga anyo ng mga graphical na representasyon para sa mas mahusay na pag-aaral at mabilis na pag-unawa.
Neural Network, Fuzzy Systems ay bahagi ng utak at nagbibigay-malay na agham, AI, agham ng computer, pag-aaral ng makina, elektrikal, elektronika, mga kurso sa edukasyon ng kaalaman sa kaalaman at mga programang degree sa teknolohiya sa iba't ibang unibersidad.