Neural network fuzzy systems

L'app è un manuale gratuito completo dei sistemi Neuro fuzzy o delle reti neurali che tratta argomenti importanti, note, materiali sul corso.

Questa App di rete neurale è progettata per un rapido apprendimento, revisioni, riferimenti al momento di esami e colloqui.

Questa app copre la maggior parte degli argomenti correlati e una spiegazione dettagliata con tutti gli argomenti di base.

Alcuni degli argomenti trattati nell'app dei sistemi fuzzy della rete neurale sono:

1) Allocazione e Assegnazione del Registro

2) L'algoritmo Lazy-Code-Motion

3) Moltiplicazione di matrici: un esempio approfondito

4) Argomento RS 1

5) Introduzione alle Reti Neurali

6) Storia delle reti neurali

7) Architetture di rete

8) Intelligenza Artificiale della rete neurale

9) Rappresentazione della conoscenza

10) Cervello umano

11) Modello di un neurone

12) Rete neurale come grafo orientato

13) Il concetto di tempo nelle reti neurali

14) Componenti di reti neurali

15) Topologie di rete

16) Il neurone di polarizzazione

17) Rappresentare i neuroni

18) Ordine di attivazione

19) Introduzione al processo di apprendimento

20) Paradigmi di apprendimento

21) Modelli di formazione e input di insegnamento

22) Utilizzo di campioni di addestramento

23) Curva di apprendimento e misurazione degli errori

24) Procedure di ottimizzazione del gradiente

25) I problemi esemplari consentono di testare strategie di apprendimento autocodificate

26) Regola dell'apprendimento hebbiano

27) Algoritmi genetici

28) Sistemi esperti

29) Sistemi Fuzzy per l'Ingegneria della Conoscenza

30) Reti neurali per l'ingegneria della conoscenza

31) Reti feedforward

32) Il perceptron, la backpropagation e le sue varianti

33) Un perceptron a strato singolo

34) Separabilità lineare

35) Un perceptron multistrato

36) Backpropagation resiliente

37) Configurazione iniziale di un percettrone multistrato

38) Il problema della codifica 8-3-8

39) Propagazione all'indietro dell'errore

40) Componenti e struttura di una rete RBF

41) Elaborazione delle informazioni di una rete RBF

42) Combinazioni di sistema di equazioni e strategie del gradiente

43) Centri e larghezze dei neuroni RBF

44) Le crescenti reti RBF regolano automaticamente la densità dei neuroni

45) Confronto tra reti RBF e perceptron multistrato

46) Reti simil perceptron ricorrenti

47) Reti Elman

48) Reti di formazione ricorrenti

49) Reti Hopfield

50) Matrice dei pesi

51) Associazione auto e applicazione tradizionale

52) Eteroassociazione e analogie con l'archiviazione dei dati neurali

53) Reti Hopfield continue

54) Quantizzazione

55) Vettori del codebook

56) Teoria della risonanza adattativa

57) Mappe topologiche auto-organizzanti di Kohonen

58) Mappe delle caratteristiche auto-organizzate senza supervisione

59) Algoritmi di quantizzazione dei vettori di apprendimento per l'apprendimento supervisionato

60) Associazioni di modelli

61) La rete Hopfield

62) Limitazioni all'utilizzo della rete Hopfield

Tutti gli argomenti non sono elencati a causa di limitazioni di carattere.

Ogni argomento è completo di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per un migliore apprendimento e una rapida comprensione.

Caratteristiche :

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I sistemi neuro fuzzy o rete neurale fanno parte di Brain and Cognitive Sciences, AI, informatica, machine learning, elettrica, elettronica, corsi di formazione in ingegneria della conoscenza e corsi di laurea in tecnologia in varie università.

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