Aplikace je kompletnĆ bezplatnĆ” pÅĆruÄka Neuro fuzzy systĆ©mÅÆ nebo neuronovĆ© sĆtÄ, kterĆ” pokrývĆ” dÅÆležitĆ” tĆ©mata, poznĆ”mky, materiĆ”ly o kurzu.
Tato aplikace neuronovĆ© sĆtÄ je navržena pro rychlĆ© uÄenĆ, revize, reference v dobÄ zkouÅ”ek a pohovorÅÆ.
Tato aplikace pokrývĆ” vÄtÅ”inu souvisejĆcĆch tĆ©mat a podrobnĆ© vysvÄtlenĆ se vÅ”emi zĆ”kladnĆmi tĆ©maty.
NÄkterĆ” z tĆ©mat pokrytých aplikacĆ Neural network fuzzy systems jsou:
1) Zaregistrujte pÅidÄlenĆ a pÅiÅazenĆ
2) Algoritmus Lazy-Code-Motion
3) Matrix Multiply: Hloubkový pÅĆklad
4) TƩma Rsa 1
5) Ćvod do neuronových sĆtĆ
6) Historie neuronových sĆtĆ
7) SĆÅ„ovĆ© architektury
8) UmÄlĆ” inteligence neuronových sĆtĆ
9) Reprezentace znalostĆ
10) Lidský mozek
11) Model neuronu
12) NeuronovĆ” sĆÅ„ jako ÅĆzený graf
13) Pojem Äasu v neuronových sĆtĆch
14) Komponenty neuronových sĆtĆ
15) SĆÅ„ovĆ© topologie
16) Zkreslený neuron
17) Reprezentace neuronÅÆ
18) PoÅadĆ aktivace
19) Ćvod do procesu uÄenĆ
20) Paradigmata uÄenĆ
21) Tréninkové vzory a výukové vstupy
22) Použità tréninkových vzorků
23) KÅivka uÄenĆ a mÄÅenĆ chyb
24) Postupy optimalizace gradientu
25) VzorovĆ© problĆ©my umožÅujĆ testovĆ”nĆ samokódovaných uÄebnĆch strategiĆ
26) Hebbovo pravidlo uÄenĆ
27) GenetickƩ algoritmy
28) Expertnà systémy
29) Fuzzy systĆ©my pro znalostnĆ inženýrstvĆ
30) NeuronovĆ© sĆtÄ pro znalostnĆ inženýrstvĆ
31) DopÅednĆ© sĆtÄ
32) Perceptron, zpÄtnĆ© Å”ĆÅenĆ a jeho varianty
33) Jednovrstvý perceptron
34) LineĆ”rnĆ oddÄlitelnost
35) VĆcevrstvý perceptron
36) OdolnĆ© zpÄtnĆ© Å”ĆÅenĆ
37) PoÄĆ”teÄnĆ konfigurace vĆcevrstvĆ©ho perceptronu
38) ProblĆ©m s kódovĆ”nĆm 8-3-8
39) ZpÄtnĆ© Å”ĆÅenĆ chyby
40) Komponenty a struktura sĆtÄ RBF
41) InformaÄnĆ zpracovĆ”nĆ sĆtÄ RBF
42) Kombinace soustav rovnic a gradientnĆch strategiĆ
43) StÅedy a Å”ĆÅky RBF neuronÅÆ
44) RostoucĆ sĆtÄ RBF automaticky upravujĆ hustotu neuronÅÆ
45) PorovnĆ”nĆ RBF sĆtĆ a vĆcevrstvých perceptronÅÆ
46) RekurentnĆ sĆtÄ podobnĆ© perceptronÅÆm
47) Elmanovy sĆtÄ
48) Å kolenĆ rekurentnĆch sĆtĆ
49) Hopfieldovy sĆtÄ
50) Matice hmotnosti
51) AutomatickĆ” asociace a tradiÄnĆ aplikace
52) Heteroasociace a analogie k uklÔdÔnà neuronových dat
53) SpojitĆ© Hopfieldovy sĆtÄ
54) KvantovĆ”nĆ
55) ÄĆselnĆk vektorÅÆ
56) Teorie adaptivnĆ rezonance
57) Kohonen SamoorganizujĆcĆ se topologickĆ© mapy
58) Mapy samoorganizujĆcĆch se funkcĆ bez dozoru
59) UÄenĆ vektorových kvantizaÄnĆch algoritmÅÆ pro ÅĆzenĆ© uÄenĆ
60) Asociace vzorÅÆ
61) SĆÅ„ Hopfield
62) OmezenĆ použĆvĆ”nĆ sĆtÄ Hopfield
VÅ”echna tĆ©mata nejsou uvedena kvÅÆli omezenĆ poÄtu znakÅÆ.
KaždĆ© tĆ©ma je doplnÄno diagramy, rovnicemi a dalÅ”Ćmi formami grafických znĆ”zornÄnĆ pro lepŔà uÄenĆ a rychlĆ© porozumÄnĆ.
Funkce :
* Po kapitolÔch úplnÔ témata
* BohatĆ© rozvrženĆ uživatelskĆ©ho rozhranĆ
* Pohodlný režim ÄtenĆ
* DůležitÔ témata zkouŔek
* Velmi jednoduchĆ© uživatelskĆ© rozhranĆ
* PokrývajĆ vÄtÅ”inu tĆ©mat
* JednĆm kliknutĆm zĆskĆ”te souvisejĆcĆ All Book
* Obsah optimalizovaný pro mobily
* ObrƔzky optimalizovanƩ pro mobily
Tato aplikace bude užiteÄnĆ” pro rychlou orientaci. Revize vÅ”ech konceptÅÆ může být dokonÄena bÄhem nÄkolika hodin pomocĆ tĆ©to aplikace.
Neuro fuzzy systĆ©my nebo neuronovĆ” sĆÅ„ je souÄĆ”stĆ mozkových a kognitivnĆch vÄd, umÄlĆ© inteligence, informatiky, strojovĆ©ho uÄenĆ, elektrotechniky, elektroniky, vzdÄlĆ”vacĆch kurzÅÆ znalostnĆho inženýrstvĆ a technologických studijnĆch programÅÆ na rÅÆzných univerzitĆ”ch.
MĆsto nižŔĆho hodnocenĆ nĆ”m prosĆm poÅ”lete e-mail se svými dotazy, problĆ©my a poskytnÄte nĆ”m cennĆ© hodnocenĆ a nĆ”vrhy, abychom to mohli zvÔžit pro budoucĆ aktualizace. RĆ”di je za vĆ”s vyÅeÅ”Ćme.
Datum aktualizace
25. 8. 2025