Neural network fuzzy systems

Aplikacja jest kompletnym, darmowym podręcznikiem systemów rozmytych Neuro lub sieci neuronowych, który obejmuje ważne tematy, notatki, materiały dotyczące kursu.

Ta aplikacja sieci neuronowej jest przeznaczona do szybkiego uczenia się, powtórek, referencji w czasie egzaminów i rozmów kwalifikacyjnych.

Ta aplikacja obejmuje większość powiązanych tematów i szczegółowe wyjaśnienie ze wszystkimi podstawowymi tematami.

Niektóre z tematów poruszanych w aplikacji Systemy rozmyte sieci neuronowych to:

1) Zarejestruj alokację i przypisanie

2) Algorytm leniwego kodu-ruchu

3) Mnożenie macierzy: szczegółowy przykład

4) Rsa temat 1

5) Wprowadzenie do sieci neuronowych

6) Historia sieci neuronowych

7) Architektury sieci

8) Sztuczna inteligencja sieci neuronowej

9) Reprezentacja wiedzy

10) Ludzki mózg

11) Model neuronu

12) Sieć neuronowa jako ukierunkowany graf

13) Pojęcie czasu w sieciach neuronowych

14) Składniki sieci neuronowych

15) Topologie sieci

16) Neuron stronniczości

17) Reprezentowanie neuronów

18) Kolejność aktywacji

19) Wprowadzenie do procesu uczenia się

20) Paradygmaty uczenia się

21) Wzorce treningowe i wkład nauczania

22) Korzystanie z próbek szkoleniowych

23) Krzywa uczenia się i pomiar błędu

24) Procedury optymalizacji gradientu

25) Przykładowe problemy pozwalają na testowanie samodzielnie zakodowanych strategii uczenia się

26) Hebbowska zasada uczenia się

27) Algorytmy genetyczne

28) Systemy eksperckie

29) Systemy rozmyte dla inżynierii wiedzy

30) Sieci neuronowe dla inżynierii wiedzy

31) Sieci feed-forward

32) Perceptron, wsteczna propagacja i jej warianty

33) Perceptron jednowarstwowy

34) Oddzielność liniowa

35) Wielowarstwowy perceptron

36) Odporna propagacja wsteczna

37) Wstępna konfiguracja perceptronu wielowarstwowego

38) Problem z kodowaniem 8-3-8

39) Wsteczna propagacja błędu

40) Komponenty i struktura sieci OPB

41) Przetwarzanie informacji o sieci OPB

42) Kombinacje układu równań i strategii gradientowych

43) Centra i szerokości neuronów RBF

44) Rosnące sieci RBF automatycznie dostosowują gęstość neuronów

45) Porównanie sieci RBF i wielowarstwowych perceptronów

46) Nawracające sieci przypominające perceptron

47) Sieci Elmana

48) Szkolenie sieci cyklicznych

49) Sieci Hopfielda

50) Macierz wagi

51) Auto stowarzyszenie i tradycyjna aplikacja

52) Heteroasocjacja i analogie do przechowywania danych neuronowych

53) Ciągłe sieci Hopfielda

54) Kwantyzacja

55) Wektory książki kodowej

56) Adaptacyjna teoria rezonansu

57) Samoorganizujące się mapy topologiczne Kohonena

58) Nienadzorowane samoorganizujące się mapy funkcji

59) Uczenie algorytmów kwantyzacji wektorowej do nadzorowanego uczenia się

60) Powiązania wzorców

61) Sieć Hopfielda

62) Ograniczenia w korzystaniu z sieci Hopfield

Wszystkie tematy nie są wymienione z powodu ograniczeń postaci.

Każdy temat jest uzupełniony diagramami, równaniami i innymi formami reprezentacji graficznych dla lepszego uczenia się i szybkiego zrozumienia.

Cechy :

* Rozdział mądry kompletne tematy

* Bogaty układ interfejsu użytkownika

* Wygodny tryb czytania

* Ważne tematy egzaminacyjne

* Bardzo prosty interfejs użytkownika

* Omów większość tematów

* Jedno kliknięcie, aby uzyskać powiązane wszystkie książki

* Treści zoptymalizowane pod kątem urządzeń mobilnych

* Obrazy zoptymalizowane pod kątem urządzeń mobilnych

Ta aplikacja będzie przydatna do szybkiego odniesienia. Przegląd wszystkich koncepcji można zakończyć w ciągu kilku godzin za pomocą tej aplikacji.

Systemy neuro rozmyte lub sieć neuronowa są częścią kursów z zakresu nauk o mózgu i kognitywistyce, sztucznej inteligencji, informatyki, uczenia maszynowego, elektryki, elektroniki, inżynierii wiedzy i programów studiów technicznych na różnych uniwersytetach.

Zamiast wystawiać nam niższą ocenę, prześlij nam swoje pytania, problemy i przekaż nam cenne oceny i sugestie, abyśmy mogli rozważyć to w przyszłych aktualizacjach. Chętnie je dla Ciebie rozwiążemy.