Neural network fuzzy systems

Açıklaması Neural network fuzzy systems

Uygulamanın, kurstaki önemli konuları, notları, malzemeleri, haberleri ve blogları kapsayan, sinir ağının tam ücretsiz bir el kitabı, bulanık sistemler. Uygulamayı beyin ve bilişsel bilimler, AI, bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, bilgi mühendisliği programları ve derecesi kursları için referans materyali ve dijital kitap olarak indirin.
Bu kullanışlı uygulama, ayrıntılı notlar, diyagramlar, denklemler, formüller ve kurs materyaliyle 149 konuyu listeler, konular 10 bölümde listelenmiştir. Uygulamanın tüm mühendislik bilimi öğrencileri ve profesyonelleri için olması gerekir.
Uygulama, ayrıntılı bir flash kart notları gibi önemli konulara hızlı bir şekilde revizyon ve referans sağlar, öğrencinin veya profesyonellerin ders müfredatını bir sınavdan önce veya işler için röportajdan önce kapsamasını kolaylaştırır.
Öğrenminizi takip edin, hatırlatıcıları belirleyin, çalışma materyalini düzenleyin, favori konularını ekleyin, sosyal medyadaki konuları paylaşın.
Ayrıca mühendislik teknolojisi, inovasyon, mühendislik başlangıcı, kolej araştırma çalışmaları, enstitü güncellemeleri, akıllı telefonunuzdan veya tabletinizden veya http://www.engineeringapps.net adresindeki bilgilendirici bağlantılar hakkında da blog yazabilirsiniz. /.
Bu yararlı mühendislik uygulamasını eğitiminiz, dijital kitabınız, ders programı için bir referans rehberi, kurs materyali, proje çalışması, proje çalışmaları, Blog hakkındaki görüşlerinizi paylaşır.
Uygulamada ele alınan konulardan bazıları şunlardır:
1) Kayıt yaptırın
2) Tembel kod-hareket algoritması
3) Matris Çarpma: A içinde -Depth Örnek
4) RSA Konusu 1
5) Sinir ağlarına giriş
6) Nöral ağların tarihi
7) Ağ mimarileri
8) Sinir ağının yapay zekası
9 ) Bilgi Temsilciliği
10) İnsan Beyni
11) Bir Nöron Modeli
12) Nöral Ağ Yönetmeliği Olarak Grafik Olarak Olarak Nöral Ağlar - Nöral Ağlarda Zaman Kavramı
14) Sinirin Bileşenleri Ağlar
15) Ağ Topolojileri
16) BRIAS Nöron
17) Nöronları Temsil Ediyor
18) Aktivasyon Sırası
19) Öğrenme Sürecine Giriş - 20) Öğrenme Paradigmaları
21) Eğitim kalıpları ve öğretim girişi
22) Eğitim örneklerini kullanma
23) Öğrenme eğrisi ve hata ölçümü
24) Degrade optimizasyon prosedürleri
25) Örnek problemler kendi kendine kodlanmış öğrenme stratejilerini test etmesine izin veriyor
26) Hebbian öğrenme kuralı
27) Genetik algoritma S 28) Uzman sistemleri
29) Bilgi mühendisliği için bulanık sistemler
30) Bilgi mühendisliği için sinir ağları
31) Besleme ağları
32) PERCEPTRON, BackPropagation ve varyantları
33) Tek bir katmanlı perceptron
34) Doğrusal ayırılabilirlik
35) Çok katmanlı perceptron
36) Esnek backpropagation
37) Çok katmanlı bir perceptron'un ilk yapılandırması
38) 8-3 -8 Kodlama sorunu
39) Hatanın geri dönüşümü
40) Bir RBF ağının bileşenleri ve yapısı
41) Bir RBF ağının bilgi işlenmesi
42) Denklem sistemi ve degrade stratejilerinin kombinasyonları
43) RBF Nöronların Merkezleri ve Genişlikleri
44) RBF Ağları Büyüyen Nöron Yoğunluğunu Otomatik Olarak Ayarlama
45) RBF Networks ve Çok Katmanlı Perceptrons'ın Karşılaştırılması
46) Tekrarlayan Perceptron benzeri ağlar
47) Elman ağları
48) Eğitim Tekrarlayan Ağlar
49) Hopfield Ağları
50) Ağırlık Matrisi
51) Otomobil Derneği ve Geleneksel Uygulama
52) HeteroAssociation Ve sinirsel veri deposuna analojiler ve analojiler
53) Sürekli Hopfield Networks
54) Niceleyin
55) Kod Kitabı Vektörler
56) Uyarlanabilir Rezonans Teorisi
57) Kohonen Kendi Kendini Düzenleyen Topolojik Haritalar
58 ) Denetimsiz kendi kendini organize edici özellik haritaları
59) Denetlenen vektör nicelleştirme algoritmaları öğrenme
60) Desen birlikleri
61) Hopfield ağı
62) Hopfield Network'u kullanma sınırlamaları
Her konu, daha iyi öğrenme ve hızlı anlayış için diyagramlar, denklemler ve diğer grafiksel temsil biçimleriyle birlikte tamamlanmıştır.
Nöral ağı, bulanık sistemler beyin ve bilişsel bilimlerin, AI, bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, elektrik, elektronik, bilgi mühendisliği eğitim kursları ve çeşitli üniversitelerdeki teknoloji programlarının bir parçasıdır.