Neural network fuzzy systems

About: Neural network fuzzy systems

Uygulama, kursla ilgili önemli konuları, notları ve materyalleri kapsayan Nöro bulanık sistemlerin veya Sinir ağının eksiksiz bir ücretsiz el kitabıdır.

Bu Sinir ağı Uygulaması, sınavlar ve mülakatlar sırasında hızlı öğrenme, revizyonlar, referanslar için tasarlanmıştır.

Bu uygulama, ilgili konuların çoğunu ve tüm temel konularla ayrıntılı açıklamayı kapsar.




Sinir ağı bulanık sistemler uygulamasında kapsanan konulardan bazıları şunlardır:

1) Kayıt Tahsis ve Atama
2) Tembel-Kod-Hareket Algoritması
3) Matris Çarpımı: Derinlemesine Bir Örnek
4) Rsa konusu 1
5) Sinir Ağlarına Giriş
6) Sinir ağlarının tarihi
7) Ağ mimarileri
8) Sinir ağının Yapay Zekası
9) Bilgi Temsil
10) İnsan Beyni
11) Bir nöron modeli
12) Yönlendirilmiş Grafik Olarak Sinir Ağı
13) Sinir ağlarında zaman kavramı
14) Sinir Ağlarının Bileşenleri
15) Ağ Topolojileri
16) Önyargı nöronu
17) Nöronları temsil etmek
18) Aktivasyon sırası
19) Öğrenme sürecine giriş
20) Öğrenme paradigmaları
21) Eğitim modelleri ve Öğretim girdisi
22) Eğitim örneklerinin kullanılması
23) Öğrenme eğrisi ve hata ölçümü
24) Gradyan optimizasyon prosedürleri
25) Örnek problemler, kendi kendine kodlanmış öğrenme stratejilerini test etmeye izin verir
26) Hebbian öğrenme kuralı
27) Genetik Algoritmalar
28) Uzman sistemler
29) Bilgi Mühendisliği için Bulanık Sistemler
30) Bilgi Mühendisliği için Sinir Ağları
31) İleri Beslemeli Ağlar
32) Perceptron, geri yayılım ve çeşitleri
33) Tek katmanlı bir algılayıcı
34) Doğrusal Ayrılabilirlik
35) Çok katmanlı bir algılayıcı
36) Esnek Geri Yayılım
37) Çok katmanlı bir algılayıcının ilk konfigürasyonu
38) 8-3-8 kodlama sorunu
39) Hatanın geri yayılımı
40) Bir RBF ağının bileşenleri ve yapısı
41) Bir RBF ağının bilgi işlemesi
42) Denklem sistemi ve gradyan stratejilerinin kombinasyonları
43) RBF nöronlarının merkezleri ve genişlikleri
44) Büyüyen RBF ağları, nöron yoğunluğunu otomatik olarak ayarlar
45) RBF ağları ve çok katmanlı algılayıcıların karşılaştırılması
46) Tekrarlayan algılayıcı benzeri ağlar
47) Elman ağları
48) Tekrarlayan ağların eğitimi
49) Hopfield ağları
50) Ağırlık matrisi
51) Otomatik ilişkilendirme ve geleneksel uygulama
52) Sinirsel veri depolamaya heteroassociation ve analojiler
53) Sürekli Hopfield ağları
54) Niceleme
55) Kod kitabı vektörleri
56) Uyarlanabilir Rezonans Teorisi
57) Kohonen Kendi Kendini Düzenleyen Topolojik Haritalar
58) Denetimsiz Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritaları
59) Denetimli Öğrenme için Vektör Niceleme Algoritmalarını Öğrenme
60) Kalıp İlişkilendirmeleri
61) Hopfield Ağı
62) Hopfield ağını kullanma sınırlamaları

Karakter sınırlamaları nedeniyle tüm konular listelenmemiştir.

Her konu, daha iyi öğrenme ve hızlı anlama için diyagramlar, denklemler ve diğer grafik temsil biçimleriyle tamamlanmıştır.

Özellikler :
* Bölüm bilge komple Konular
* Zengin Kullanıcı Arayüzü Düzeni
* Rahat Okuma Modu
* Önemli Sınav Konuları
* Çok basit Kullanıcı Arayüzü
* Konuların Çoğunu Kapatın
* Tek bir tıklama ile ilgili Tüm Kitapları alın
* Mobil Optimize Edilmiş İçerik
* Mobil Optimize Edilmiş Görüntüler

Bu uygulama hızlı başvuru için faydalı olacaktır. Tüm kavramların revizyonu, bu uygulamayı kullanarak birkaç saat içinde tamamlanabilir.

Nöro bulanık sistemler veya Sinir ağı, çeşitli üniversitelerde Beyin ve Bilişsel Bilimler, AI, bilgisayar bilimi, makine öğrenimi, elektrik, elektronik, bilgi mühendisliği eğitim kurslarının ve teknoloji lisans programlarının bir parçasıdır.

Bize daha düşük bir puan vermek yerine, lütfen sorularınızı, sorunlarınızı bize e-posta ile gönderin ve gelecekteki Güncellemeler için değerlendirebilmemiz için bize değerli Derecelendirme ve Öneriler verin. Onları sizin için çözmekten mutluluk duyacağız.