Neural network fuzzy systems

Лучшее приложение для нейронной сети и нечетких систем, изучите тему через минуту

Приложение представляет собой полное бесплатное руководство по нейронной сети, нечеткие системы, которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости и блоги на курсе. Загрузите приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для мозга и когнитивных наук, ИИ, информатики, машинного обучения, инженерных программ знаний и курсов.

В этом полезном приложении перечислены 149 тем с подробными заметками, диаграммами, уравнениями, формулами и материалом курса, темы перечислены в 10 главах. Приложение должно иметь для всех студентов и специалистов по инженерным наукам.

Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылку на важные темы, такие как подробные заметки Flash Card, это делает его легким и полезным для студента или профессионала быстро охватывать программу курса перед экзаменами или собеседования на работу.

Отслеживайте свое обучение, установите напоминания, редактируйте учебный материал, добавьте любимые темы, поделитесь темами в социальных сетях.

Вы также можете вести блог о технических технологиях, инновациях, инженерных стартапах, исследованиях колледжа, обновлениях институтов, информативных ссылках на программы материалов и образования курса от вашего смартфона или планшета или по адресу http://www.engineeringApps.net/.

Используйте это полезное инженерное приложение в качестве учебного пособия, Digital Book, справочное руководство для программы, материала курса, работы по проекту, делясь своими взглядами в блоге.

Некоторые из тем, представленных в приложении:

1) Зарегистрировать распределение и назначение

2) Алгоритм движения ленивого кода

3) Матрица Умножение: подробный пример

4) RSA Тема 1

5) Введение в нейронные сети

6) История нейронных сетей

7) Сетевые архитектуры

8) Искусственный интеллект нейронной сети

9) Представление знаний

10) Человеческий мозг

11) Модель нейрона

12) Нейронная сеть как направленный график

13) Концепция времени в нейронных сетях

14) Компоненты нейронных сетей

15) Сетевые топологии

16) Нейрон смещения

17) Представление нейронов

18) Порядок активации

19) Введение в процесс обучения

20) Парадигмы обучения

21) Образование обучения и преподавание

22) Использование обучающих образцов

23) Кривая обучения и измерение ошибок

24) Процедуры оптимизации градиентов

25) Примерные проблемы позволяют тестировать стратегии обучения с самим собой

26) Правило обучения и еббия

27) Генетические алгоритмы

28) Экспертные системы

29) Нечеткие системы для инженерии знаний

30) Нейронные сети для инженерии знаний

31) Сетей подачи

32) Perceptron, BackPropagation и его варианты

33) Один слой персептрон

34) Линейная разделяемость

35) Многослойное персептрон

36) Устойчивое обратное распространение

37) Начальная конфигурация многослойного персептрона

38) Проблема кодирования 8-3-8

39) РАЗВЛЕЧЕНИЕ РАСПРАВЛЕНИЯ Ошибка

40) Компоненты и структура сети RBF

41) Обработка информации сети RBF

42) Комбинации системы уравнений и стратегий градиента

43) Центры и ширина нейронов RBF

44) Растущие сети RBF автоматически корректируют плотность нейронов

45) Сравнение сети RBF и многослойных персептронов

46) повторяющиеся сети, похожие на персепрон

47) сети Элмана

48) Обучение повторяющихся сети

49) Хопфилд Сети

50) Матрица веса

51) Ассоциация Авто и традиционное применение

52) Гетеоаааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааа

53) Непрерывные сети хопфилда

54) Квантование

55) векторы кодовой книги

56) Теория адаптивного резонанса

57) Kohonen самоорганизующие топологические карты

58) Карты функций неконтролируемого самоорганизации

59) Алгоритмы квантования векторов обучения для контролируемого обучения

60) Ассоциации шаблонов

61) Сеть Hopfield

62) Ограничения на использование сети Hopfield

Каждая тема завершена с диаграммами, уравнениями и другими формами графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.

Нейронная сеть, Fuzzy Systems является частью мозга и когнитивных наук, ИИ, компьютерных наук, машинного обучения, электротехники, электроники, курсов по инженерному образованию знаний и программ получения степени технологий в различных университетах.

Что нового в последней версии 5.4