Neural network fuzzy systems 5.4

Over Neural network fuzzy systems

De app is een compleet gratis handboek van Neural network, fuzzy systemen die belangrijke onderwerpen, notities, materialen, nieuws en blogs op de cursus behandelen. Download de App als referentiemateriaal & digitaal boek voor Brain and Cognitive Sciences, AI, informatica, machine learning, kennisengineeringprogramma's & opleidingen.  Deze handige app bevat 149 onderwerpen met gedetailleerde notities, diagrammen, vergelijkingen, formules en cursusmateriaal, de onderwerpen worden vermeld in 10 hoofdstukken. De app is must have voor alle studenten in de techniek en professionals.  De app biedt een snelle herziening en verwijzing naar de belangrijke onderwerpen zoals een gedetailleerde flash card notities, het maakt het gemakkelijk en nuttig voor de student of een professional om de cursus syllabus snel te dekken voor een examen of interview voor banen.  Volg je leerproces, stel herinneringen in, bewerk het studiemateriaal, voeg favoriete onderwerpen toe, deel de onderwerpen op social media.  U ook bloggen over engineering technologie, innovatie, engineering startups,  college research work, institute updates, Informatieve links over cursusmateriaal en onderwijsprogramma's vanaf je smartphone of tablet of op http://www.engineeringapps.net/.  Gebruik deze handige engineering app als je tutorial, digitaal boek, een naslaggids voor syllabus, cursusmateriaal, projectwerk, het delen van je mening op de blog.  Enkele van de onderwerpen die in de app aan bod komen zijn: 1) Register toewijzing en toewijzing 2) De Lazy-Code-Motion Algoritme 3) Matrix Multiply: Een diepgaand voorbeeld 4) Rsa onderwerp 1 5) Inleiding tot neurale netwerken 6) Geschiedenis van neurale netwerken 7) Netwerkarchitecturen 8) Kunstmatige intelligentie van neuraal netwerk 9) Kennisvertegenwoordiging 10) Menselijk brein 11) Model van een neuron 12) Neural Network als een gerichte grafiek 13) Het concept van tijd in neurale netwerken 14) Componenten van neurale netwerken 15) Netwerktopologieën 16) De bias neuron 17) Vertegenwoordigen van neuronen 18) Volgorde van activering 19) Inleiding tot het leerproces 20) Paradigma's van leren 21) Trainingspatronen en onderwijsinbreng 22) Het gebruik van trainingsmonsters 23) Leercurve en foutmeting 24) Gradiënt optimalisatie procedures 25) Voorbeeldige problemen zorgen voor het testen van zelfgecodeerde leerstrategieën 26) Hebbische leerregel 27) Genetische algoritmen 28) Expertsystemen 29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering 30) Neurale netwerken voor kennisengineering 31) Feed-forward netwerken 32) De perceptron, backpropagation en zijn varianten 33) Een enkele laag perceptron 34) Lineaire separability 35) Een meerlaagse perceptron 36) Veerkrachtige backpropagatie 37) Eerste configuratie van een meerlaagse perceptron 38) Het 8-3-8 coderingsprobleem 39) Terug voortplanting van fouten 40) Componenten en structuur van een RBF-netwerk 41) Informatieverwerking van een RBF-netwerk 42) Combinaties van vergelijkingssysteem en gradiëntstrategieën 43) Centra en breedtes van RBF neuronen 44) Groeiende RBF-netwerken passen automatisch de neurondichtheid aan 45) Vergelijking van RBF-netwerken en meerlaagse perceptronen 46) Terugkerende perceptron-achtige netwerken 47) Elman netwerken 48) Het opleiden van terugkerende netwerken 49) Hopfield netwerken 50) Gewichtsmatrix 51) Autokoppeling en traditionele toepassing 52) Heteroassociatie en analogieën met neurale gegevensopslag 53) Continue Hopfield-netwerken 54) Kwantificering 55) Codeboekvectoren 56) Adaptieve resonantietheorie 57) Kohonen Zelforganiserende Topologische Kaarten 58) Onbewaakte zelforganiserende functiekaarten 59) Leren Vector Quantization Algoritmen voor Supervised Learning 60) Patroonassociaties 61) Het Hopfield-netwerk 62) Beperkingen voor het gebruik van het Hopfield-netwerk Elk onderwerp is compleet met diagrammen, vergelijkingen en andere vormen van grafische voorstellingen voor beter leren en snel begrip.