Neural network fuzzy systems
L'applicazione è un manuale gratuito completo di rete neurale, sistemi fuzzy che coprono argomenti importanti, note, materiali, notizie e blog sul corso. Scarica l'app come materiale di riferimento e libro digitale per Cervello e Scienze Cognitive, AI, l'informatica, l'apprendimento automatico, i programmi di ingegneria della conoscenza e corsi di laurea.
Questa utile applicazione elenca 149 argomenti con dettagliate note, diagrammi, equazioni, formule e materiale del corso, gli argomenti sono elencati in 10 capitoli. L'applicazione si deve avere per tutti gli studenti di scienze di ingegneria e professionisti.
L'applicazione fornisce la revisione rapida e riferimento ai temi importanti come un dettagliato note flash card, che rende facile e utile per lo studente o un professionista per coprire rapidamente il programma del corso prima di un esame o un colloquio di lavoro.
Traccia il tuo apprendimento, impostare promemoria, modificare il materiale di studio, aggiungere argomenti preferiti, condividere gli argomenti sui social media.
È inoltre possibile blog su tecnologia di ingegneria, innovazione, start-up di ingegneria, università lavoro di ricerca, aggiornamenti istituto, collegamenti informativi su materiali didattici e programmi di educazione dallo smartphone o dal tablet o in http://www.engineeringapps.net/.
Utilizzare questa utile applicazione di ingegneria come tutorial, libro digitale, una guida di riferimento per il programma, materiale didattico, lavoro a progetto, condividendo le vostre opinioni sul blog.
Alcuni degli argomenti trattati in app sono:
1) Registrati ripartizione e l'assegnazione
2) Il Codice Lazy-Movimento Algoritmo
3) Matrix Moltiplicare: un approfondito Esempio
4) Rsa argomento 1
5) Introduzione alle Reti Neurali
6) La storia delle reti neurali
7) le architetture di rete
8) Intelligenza Artificiale di rete neurale
9) rappresentazione della conoscenza
10) Cervello umano
11) Modello di un neurone
12) Neural Network come Directed Graph
13) Il concetto di tempo in reti neurali
14) I componenti di reti neurali
15) topologie di rete
16) Il neurone pregiudizi
17) neuroni Rappresentare
18) Ordine di attivazione
19) Introduzione al processo di apprendimento
20) paradigmi di apprendimento
21) i modelli di formazione e di ingresso di insegnamento
22) Utilizzando campioni di formazione
23) curva di apprendimento e errore di misura
24) procedure di ottimizzazione gradiente
25) problemi di esemplari permettono di testare le strategie di apprendimento auto-coded
26) regola di apprendimento Hebbian
27) Algoritmi Genetici
28) I sistemi esperti
29) I sistemi Fuzzy per Ingegneria della Conoscenza
30) Reti Neurali di Ingegneria della Conoscenza
31) Le reti feed-forward
32) Il perceptron, backpropagation e le sue varianti
33) Un singolo strato di perceptron
34) Separabilità lineare
35) Un perceptron multistrato
36) Backpropagation Resilient
37) Configurazione iniziale di un percettrone multistrato
38) Il problema di codifica 8-3-8
39) la propagazione indietro di errore
40) Componenti e struttura di una rete RBF
41) Elaborazione delle informazioni di una rete RBF
42) Combinazioni di sistema di equazioni e le strategie di gradiente
43) Centri e larghezze di neuroni RBF
44) le reti RBF Growing regolare automaticamente la densità dei neuroni
45) Confrontando le reti RBF e neurali multistrato
46) reti Perceptron simile ricorrenti
47) reti Elman
48) Reti di formazione periodica
49) reti di Hopfield
50) Matrice di peso
51) Associazione Auto e applicazione tradizionale
52) Heteroassociation e analogie con la memorizzazione dei dati neurale
53) reti di Hopfield continui
54) quantizzazione
55) vettori Codebook
56) Resonance Theory Adaptive
57) Kohonen auto-organizzazione mappe topologiche
58) senza supervisione di auto-organizzazione delle funzioni mappe
59) Apprendimento quantizzazione vettoriale Algoritmi per l'apprendimento supervisionato
60) Associazioni modello
61) La rete Hopfield
62) Limitazioni di utilizzare la rete di Hopfield
Ogni argomento è completa di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per una migliore apprendimento e la comprensione rapida.
reti neurali, sistemi fuzzy è parte del Cervello e Scienze Cognitive, AI, informatica, apprendimento automatico,, elettronica, corsi di formazione di ingegneria conoscenze elettriche e corsi di laurea di tecnologia in varie università.
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6) La storia delle reti neurali
7) le architetture di rete
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9) rappresentazione della conoscenza
10) Cervello umano
11) Modello di un neurone
12) Neural Network come Directed Graph
13) Il concetto di tempo in reti neurali
14) I componenti di reti neurali
15) topologie di rete
16) Il neurone pregiudizi
17) neuroni Rappresentare
18) Ordine di attivazione
19) Introduzione al processo di apprendimento
20) paradigmi di apprendimento
21) i modelli di formazione e di ingresso di insegnamento
22) Utilizzando campioni di formazione
23) curva di apprendimento e errore di misura
24) procedure di ottimizzazione gradiente
25) problemi di esemplari permettono di testare le strategie di apprendimento auto-coded
26) regola di apprendimento Hebbian
27) Algoritmi Genetici
28) I sistemi esperti
29) I sistemi Fuzzy per Ingegneria della Conoscenza
30) Reti Neurali di Ingegneria della Conoscenza
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32) Il perceptron, backpropagation e le sue varianti
33) Un singolo strato di perceptron
34) Separabilità lineare
35) Un perceptron multistrato
36) Backpropagation Resilient
37) Configurazione iniziale di un percettrone multistrato
38) Il problema di codifica 8-3-8
39) la propagazione indietro di errore
40) Componenti e struttura di una rete RBF
41) Elaborazione delle informazioni di una rete RBF
42) Combinazioni di sistema di equazioni e le strategie di gradiente
43) Centri e larghezze di neuroni RBF
44) le reti RBF Growing regolare automaticamente la densità dei neuroni
45) Confrontando le reti RBF e neurali multistrato
46) reti Perceptron simile ricorrenti
47) reti Elman
48) Reti di formazione periodica
49) reti di Hopfield
50) Matrice di peso
51) Associazione Auto e applicazione tradizionale
52) Heteroassociation e analogie con la memorizzazione dei dati neurale
53) reti di Hopfield continui
54) quantizzazione
55) vettori Codebook
56) Resonance Theory Adaptive
57) Kohonen auto-organizzazione mappe topologiche
58) senza supervisione di auto-organizzazione delle funzioni mappe
59) Apprendimento quantizzazione vettoriale Algoritmi per l'apprendimento supervisionato
60) Associazioni modello
61) La rete Hopfield
62) Limitazioni di utilizzare la rete di Hopfield
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Categoria : Istruzione
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