Neural network fuzzy systems

About: Neural network fuzzy systems

Aplikasi ini adalah buku pegangan gratis lengkap jaringan saraf, sistem fuzzy yang meliputi penting topik, catatan, bahan, berita & blog di lapangan. Unduh Aplikasi sebagai bahan referensi & buku digital untuk Otak dan Ilmu Kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, program rekayasa pengetahuan & program gelar.

App ini berguna berisi 149 topik dengan rinci catatan, diagram, persamaan, rumus & materi kursus, topik yang tercantum dalam 10 bab. Aplikasi ini harus memiliki untuk semua mahasiswa ilmu teknik & profesional.

Aplikasi ini memberikan revisi cepat dan mengacu pada topik penting seperti catatan kartu flash rinci, membuatnya mudah & berguna untuk mahasiswa atau seorang profesional untuk menutupi silabus cepat sebelum atau ujian wawancara untuk pekerjaan.




Melacak belajar Anda, mengatur pengingat, mengedit materi studi, menambahkan topik favorit, berbagi topik di media sosial.

Anda juga dapat blog tentang teknologi rekayasa, inovasi, startups rekayasa, kuliah kerja penelitian, update lembaga, link Informative pada bahan kursus & program pendidikan dari smartphone atau tablet atau http://www.engineeringapps.net/.

Gunakan aplikasi teknik ini berguna sebagai tutorial Anda, buku digital, panduan referensi untuk silabus, materi kursus, pekerjaan proyek, berbagi pandangan Anda di blog.

Beberapa topik Tercakup dalam aplikasi ini adalah:

1) Pendaftaran Alokasi dan Tugas
2) The Lazy-Kode-Motion Algoritma
3) Matrix Multiply: Contoh In-Depth
4) Rsa topik 1
5) Pengantar Neural Networks
6) Sejarah jaringan saraf
7) arsitektur Jaringan
8) Kecerdasan Buatan dari jaringan saraf
9) Representasi Pengetahuan
10) Otak Manusia
11) Model dari neuron
12) Neural Network sebagai Sutradara Grafik
13) Konsep waktu dalam jaringan saraf
14) Komponen Jaringan saraf
15) Jaringan Topologi
16) Bias neuron
17) Mewakili neuron
18) Urutan aktivasi
19) Pengantar proses pembelajaran
20) Paradigma pembelajaran
21) pola Pelatihan dan masukan Pengajaran
22) Menggunakan sampel pelatihan
23) kurva Belajar dan pengukuran kesalahan
24) prosedur optimasi Gradient
25) masalah Teladan memungkinkan untuk menguji strategi pembelajaran self-kode
26) aturan pembelajaran Hebbian
27) Algoritma Genetika
28) Sistem pakar
29) Sistem Fuzzy untuk Rekayasa Pengetahuan
30) Neural Networks untuk Rekayasa Pengetahuan
31) Jaringan Feed-maju
32) The perceptron, backpropagation dan variannya
33) Sebuah lapisan perceptron tunggal
34) Linear Keterpisahan
35) A perceptron multilayer
36) Backpropagation Resilient
37) Konfigurasi awal dari perceptron multilayer
38) Masalah encoding 8-3-8
39) Kembali propagasi kesalahan
40) Komponen dan struktur jaringan RBF
41) Pengolahan informasi dari jaringan RBF
42) Kombinasi dari sistem persamaan dan strategi gradien
43) Pusat dan lebar neuron RBF
44) Tumbuh jaringan RBF secara otomatis menyesuaikan kepadatan neuron
45) Membandingkan jaringan RBF dan perceptrons multilayer
46) berulang jaringan perceptron-seperti
47) jaringan Elman
48) jaringan Training berulang
49) jaringan Hopfield
50) matriks Berat
51) Asosiasi Auto dan aplikasi tradisional
52) Heteroassociation dan analogi untuk penyimpanan data saraf
53) jaringan Hopfield berkelanjutan
54) Quantization
55) vektor Codebook
56) Teori Resonansi Adaptif
57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps
58) Unsupervised Fitur Self-Organizing Maps
59) Learning Vector Quantization Algoritma untuk Belajar Diawasi
60) Asosiasi Pola
61) The Hopfield Jaringan
62) Keterbatasan dalam menggunakan jaringan Hopfield

Setiap topik lengkap dengan diagram, persamaan dan bentuk lain dari representasi grafis untuk belajar lebih baik dan pemahaman yang cepat.

jaringan saraf, sistem fuzzy adalah bagian dari Otak dan Ilmu Kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, listrik, elektronik, program pendidikan teknik pengetahuan dan program gelar teknologi di berbagai universitas.