Neural network fuzzy systems

이 앱은 코스의 중요한 주제, 메모, 자료를 다루는 신경 퍼지 시스템 또는 신경망의 완전한 무료 핸드북입니다.

이 신경망 앱은 시험 및 면접 시 빠른 학습, 수정, 참조를 위해 설계되었습니다.

이 앱은 대부분의 관련 주제와 모든 기본 주제에 대한 자세한 설명을 다룹니다.

신경망 퍼지 시스템 앱에서 다루는 주제 중 일부는 다음과 같습니다.

1) 할당 및 할당 등록

2) 게으른 코드 동작 알고리즘

3) 행렬 곱하기: 심층 예제

4) RSA 주제 1

5) 신경망 소개

6) 신경망의 역사

7) 네트워크 아키텍처

8) 신경망의 인공 지능

9) 지식 표현

10) 인간의 두뇌

11) 뉴런의 모델

12) 방향성 그래프로서의 신경망

13) 신경망에서의 시간 개념

14) 신경망의 구성요소

15) 네트워크 토폴로지

16) 편향 뉴런

17) 뉴런 표현

18) 활성화 순서

19) 학습 과정 소개

20) 학습의 패러다임

21) 교육 패턴 및 교육 입력

22) 훈련 샘플 사용

23) 학습 곡선 및 오차 측정

24) 기울기 최적화 절차

25) 자가 코딩 학습 전략을 테스트할 수 있는 예시적인 문제

26) 헤비안 학습 규칙

27) 유전 알고리즘

28) 전문가 시스템

29) 지식공학을 위한 퍼지 시스템

30) 지식공학을 위한 신경망

31) 피드포워드 네트워크

32) 퍼셉트론, 역전파 및 그 변종

33) 단층 퍼셉트론

34) 선형 분리성

35) 다층 퍼셉트론

36) 탄력적인 역전파

37) 다층 퍼셉트론의 초기 구성

38) 8-3-8 인코딩 문제

39) 오류의 역전파

40) RBF 네트워크의 구성요소 및 구조

41) RBF 네트워크의 정보 처리

42) 방정식 시스템과 기울기 전략의 조합

43) RBF 뉴런의 중심과 너비

44) 성장하는 RBF 네트워크는 자동으로 뉴런 밀도를 조정합니다.

45) RBF 네트워크와 다층 퍼셉트론 비교

46) 반복되는 퍼셉트론과 같은 네트워크

47) 엘만 네트워크

48) 순환 네트워크 훈련

49) 홉필드 네트워크

50) 가중치 매트릭스

51) 자동 연결 및 기존 응용 프로그램

52) 신경 데이터 저장에 대한 이종 연관 및 유추

53) 연속 홉필드 네트워크

54) 양자화

55) 코드북 벡터

56) 적응 공명 이론

57) Kohonen 자체 구성 토폴로지 맵

58) 감독되지 않은 자기 조직화 기능 맵

59) 지도 학습을 위한 학습 벡터 양자화 알고리즘

60) 패턴 연관

61) 홉필드 네트워크

62) Hopfield 네트워크 사용에 대한 제한 사항

글자 수 제한으로 인해 모든 항목이 나열되지 않습니다.

각 주제는 더 나은 학습과 빠른 이해를 위해 다이어그램, 방정식 및 기타 형태의 그래픽 표현으로 완성됩니다.

특징 :

* 장 현명한 완전한 주제

* 풍부한 UI 레이아웃

* 편안한 읽기 모드

* 중요한 시험 주제

* 매우 간단한 사용자 인터페이스

* 대부분의 주제를 다룹니다.

* 한 번의 클릭으로 모든 도서 관련 정보 얻기

* 모바일에 최적화된 콘텐츠

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이 앱은 빠른 참조에 유용합니다. 모든 개념의 수정은 이 앱을 사용하여 몇 시간 안에 완료할 수 있습니다.

신경 퍼지 시스템 또는 신경망은 다양한 대학의 뇌 및 인지 과학, AI, 컴퓨터 과학, 기계 학습, 전기, 전자, 지식 공학 교육 과정 및 기술 학위 프로그램의 일부입니다.

우리에게 낮은 등급을 제공하는 대신, 귀하의 쿼리, 문제를 메일로 보내주시고 향후 업데이트를 위해 고려할 수 있도록 소중한 등급 및 제안을 보내주십시오. 기꺼이 해결해 드리겠습니다.