Neural network fuzzy systems

Die beste App für neuronale Netzwerk- und Fuzzy -Systeme, lernen Sie in einer Minute ein Thema

Die App ist ein komplettes kostenloses Handbuch mit neuronalem Netzwerk, Fuzzy -Systemen, die wichtige Themen, Notizen, Materialien, Nachrichten und Blogs auf dem Kurs abdecken. Laden Sie die App als Referenzmaterial und digitales Buch für Gehirn- und Kognitive Wissenschaften, KI, Informatik, maschinelles Lernen, Wissenstechnik und Studiengänge herunter.

Diese nützliche App listet 149 Themen mit detaillierten Notizen, Diagrammen, Gleichungen, Formeln und Kursmaterial auf. Die Themen sind in 10 Kapiteln aufgeführt. Die App ist für alle Studenten und Fachleute für Ingenieurwissenschaften.

Die App bietet eine schnelle Überarbeitung und Verweise auf die wichtigen Themen wie eine detaillierte Flash -Karten -Notizen. Sie macht es für den Studenten oder einen Fachmann einfach und nützlich, den Lehrplan schnell vor einem Prüfungen oder einem Interview für Jobs zu behandeln.

Verfolgen Sie Ihr Lernen, setzen Sie Erinnerungen, bearbeiten Sie das Lernmaterial, fügen Sie Lieblingsthemen hinzu, teilen Sie die Themen in den sozialen Medien.

Sie können auch über technische Technologie, Innovation, Ingenieurstartups, College -Forschungsarbeiten, Institut Updates, informative Links zu Kursmaterialien und Bildungsprogrammen aus Ihrem Smartphone oder Tablet oder unter http://www.engineeringapps.net/ bloggen.

Verwenden Sie diese nützliche Engineering -App als Ihr Tutorial, Ihr digitales Buch, einen Referenzhandbuch für Lehrplan, Kursmaterial, Projektarbeiten, teilen Sie Ihre Ansichten im Blog.

Einige der in der App behandelten Themen sind:

1) Registrieren Sie Zuordnung und Zuordnung

2) Der Lazy-Code-Motion-Algorithmus

3) Matrix-Multiplizieren: Ein ausführliches Beispiel

4) RSA -Thema 1

5) Einführung in neuronale Netze

6) Geschichte der neuronalen Netze

7) Netzwerkarchitekturen

8) Künstliche Intelligenz des neuronalen Netzwerks

9) Wissensdarstellung

10) menschliches Gehirn

11) Modell eines Neurons

12) Neuronales Netzwerk als gerichtete Grafik

13) das Konzept der Zeit in neuronalen Netzwerken

14) Komponenten neuronaler Netze

15) Netzwerktopologien

16) Das Vorspannungsneuron

17) Neuronen darstellen

18) Aktivierungsreihenfolge

19) Einführung in den Lernprozess

20) Paradigmen des Lernens

21) Trainingsmuster und Unterrichtseingabe

22) Verwenden von Trainingsproben

23) Lernkurve und Fehlermessung

24) Verfahren zur Gradientenoptimierung

25) Vorbildliche Probleme ermöglichen das Testen selbstcodierter Lernstrategien

26) Hebbische Lernregel

27) Genetische Algorithmen

28) Expertensysteme

29) Fuzzy -Systeme für Wissenstechnik

30) Neuronale Netze für Wissenstechnik

31) Feed-Forward-Netzwerke

32) Das Perzeptron, die Backpropagation und seine Varianten

33) Ein einzelnes Perzeptron

34) Lineare Trennbarkeit

35) ein mehrschichtiger Perzeptron

36) widerstandsfähige Backpropagation

37) Erstkonfiguration eines Mehrschichtwahrnehmung

38) Das 8-3-8-Codierungsproblem

39) Rückenausbreitung des Fehlers

40) Komponenten und Struktur eines RBF -Netzwerks

41) Informationsverarbeitung eines RBF -Netzwerks

42) Kombinationen von Gleichungssystem- und Gradientenstrategien

43) Zentren und Breiten von RBF -Neuronen

44) Anbau von RBF -Netzwerken passen die Neuronendichte automatisch an

45) Vergleich von RBF -Netzwerken und mehrschichtigen Perzeptrons

46) rezidivierende Wahrnehmungsnetzwerke

47) Elman Networks

48) Training wiederholte Netzwerke

49) Hopfield -Netzwerke

50) Gewichtsmatrix

51) Autoverband und traditionelle Anwendung

52) Heteroassoziation und Analogien zur Speicherung neuronaler Daten

53) kontinuierliche Hopfield -Netzwerke

54) Quantisierung

55) Codebuchvektoren

56) Adaptive Resonanztheorie

57) Kohonen selbstorganisierende topologische Karten

58) unbeaufsichtigte selbstorganisierende Feature-Karten

59) Algorithmen zur Quantisierung von Lernvektor für das überwachte Lernen

60) Musterassoziationen

61) Das Hopfield -Netzwerk

62) Einschränkungen bei der Verwendung des Hopfield -Netzwerks

Jedes Thema enthält Diagramme, Gleichungen und andere Formen grafischer Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Neuronales Netzwerk, Fuzzy Systems ist Teil der Gehirn- und Kognitivwissenschaften, KI, Informatik, maschinelles Lernen, Elektrik, Elektronik, Kursen für Wissenstechnik und Technologie -Studiengänge an verschiedenen Universitäten.

Was ist neu in der neuesten Version 5.4