Neural network fuzzy systems

Mô tả của Neural network fuzzy systems

Ứng dụng này là một cuốn sổ tay miễn phí hoàn chỉnh của mạng lưới thần kinh, hệ thống mờ bao gồm các chủ đề, ghi chú, vật liệu, tin tức, tin tức và blog về khóa học. Tải xuống ứng dụng làm tài liệu tham khảo & sách kỹ thuật số cho khoa học về não và nhận thức, AI, khoa học máy tính, học máy, chương trình kỹ thuật kiến ​​thức & các khóa học cấp bằng.
Ứng dụng hữu ích này liệt kê 149 chủ đề với ghi chú chi tiết, sơ đồ, phương trình, công thức và tài liệu khóa học, các chủ đề được liệt kê trong 10 chương. Ứng dụng này phải có cho tất cả các sinh viên và chuyên gia khoa học kỹ thuật.
Ứng dụng cung cấp sửa đổi nhanh chóng và tham chiếu đến các chủ đề quan trọng như một ghi chú thẻ flash chi tiết, nó làm cho nó dễ dàng và hữu ích cho học sinh hoặc một chuyên gia để trang trải cho giáo trình khóa học một cách nhanh chóng trước một kỳ thi hoặc phỏng vấn cho công việc.
Theo dõi việc học của bạn, đặt lời nhắc, chỉnh sửa tài liệu học tập, thêm các chủ đề yêu thích, chia sẻ các chủ đề trên phương tiện truyền thông xã hội.
Bạn cũng có thể viết blog về công nghệ kỹ thuật, đổi mới, khởi động kỹ thuật, công việc nghiên cứu đại học, cập nhật của Viện, liên kết thông tin về các chương trình tài liệu và giáo dục khóa học từ điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn hoặc tại http://www.engineeringapps.net /.
Sử dụng ứng dụng kỹ thuật hữu ích này làm hướng dẫn của bạn, sách kỹ thuật số, hướng dẫn tham khảo cho giáo trình, tài liệu khóa học, công việc dự án, chia sẻ quan điểm của bạn trên blog.
Một số chủ đề được đề cập trong ứng dụng là:
1) Đăng ký phân bổ và gán
2) Thuật toán chuyển động mã lười -br> 3) Matrix Multiply: An In -Depth Ví dụ
4) Chủ đề RSA 1
5) Giới thiệu về mạng thần kinh
6) Lịch sử của mạng thần kinh
7) Kiến trúc mạng
8) Trí thông minh nhân tạo của mạng thần kinh
9 ) Đại diện kiến ​​thức
10) Bộ não con người
11) Mô hình của Neuron
12) Mạng thần kinh như một biểu đồ được định hướng
13) Khái niệm về thời gian trong mạng lưới thần kinh
14) Thành phần của thần kinh Mạng
15) cấu trúc liên kết mạng
16) Biason Neuron
17) đại diện cho các tế bào thần kinh
18) Thứ tự kích hoạt
19) Giới thiệu về quy trình học tập
20) mô hình học tập
21) Mẫu đào tạo và giảng dạy đầu vào
22) Sử dụng các mẫu đào tạo
23) Học tập về đường cong và đo lỗi
24) Quy trình tối ưu hóa độ dốc
25) Các vấn đề mẫu mực cho phép thử nghiệm các chiến lược học tập tự mã hóa Br> 26) Quy tắc học tập tiếng Hebbian
27) Thuật toán di truyền s
28) Hệ thống chuyên gia
29) Hệ thống mờ để biết Kỹ thuật tri thức
30) Mạng lưới thần kinh Kỹ thuật kiến ​​thức
31) Mạng chuyển tiếp thức ăn
32) The Perceptron, Backpropagation và các biến thể của nó
33) một lớp Perceptron
34) Độ phân tách tuyến tính
35) một Perceptron nhiều lớp
36) Backpropagation đàn hồi
37) Cấu hình ban đầu của một Perceptron nhiều lớp
38) 8-3 -8 vấn đề mã hóa
39) Quay lại Lỗi
40) Các thành phần và cấu trúc của mạng RBF
41) Xử lý thông tin của mạng RBF
42) Kết hợp hệ thống phương trình và chiến lược Gradient
43) Trung tâm và chiều rộng của các tế bào thần kinh RBF
44) Phát triển các mạng RBF tự động điều chỉnh mật độ tế bào thần kinh
45) so sánh các mạng RBF và PercePtron nhiều lớp
46) Mạng giống như Perceptron tái phát
47) Mạng Elman
48) Đào tạo mạng tái phát
49) Mạng Hopfield
50) Ma trận trọng lượng
51) Hiệp hội ô tô và ứng dụng truyền thống
52) Heteroassociation và tương tự để lưu trữ dữ liệu thần kinh
53) Mạng Hopfield liên tục
54) Lượng lượng tử hóa
55) Vectơ codebook
56) Lý thuyết cộng hưởng thích ứng
57) Bản đồ tôpô tự tổ chức Kohonen
58 ) Bản đồ tính năng tự tổ chức không giám sát
59) Học thuật tử hóa vector để học tập có giám sát
60) Các hiệp hội mẫu
61) Network Hopfield
62) Hạn chế sử dụng mạng Hopfield
Mỗi chủ đề hoàn tất với sơ đồ, phương trình và các hình thức biểu diễn đồ họa khác để học tập tốt hơn và hiểu nhanh.
Mạng lưới thần kinh, hệ thống mờ là một phần của khoa học và khoa học nhận thức, AI, khoa học máy tính, học máy, điện, điện tử, các khóa học giáo dục kỹ thuật tri thức và chương trình công nghệ tại các trường đại học khác nhau.