Neural network fuzzy systems

Engineering Wale Baba

Sisältää mainoksia

Tietoa sovelluksesta

Sovellus on täydellinen ilmainen Neuro sumeiden järjestelmien tai hermoverkkojen käsikirja, joka kattaa kurssin tärkeitä aiheita, muistiinpanoja ja materiaaleja.

Tämä hermoverkkosovellus on suunniteltu nopeaan oppimiseen, tarkistuksiin, referensseihin kokeiden ja haastattelujen aikana.

Tämä sovellus kattaa suurimman osan aiheeseen liittyvistä aiheista ja yksityiskohtaisen selityksen kaikista perusaiheista.

Jotkut hermoverkkojen sumeat järjestelmät -sovelluksen kattavista aiheista ovat:

1) Rekisterin allokointi ja osoitus
2) Lazy-Code-Motion Algorithm
3) Matriisikerroin: perusteellinen esimerkki
4) Rsa-aihe 1
5) Johdatus hermoverkkoihin
6) Hermoverkkojen historia
7) Verkkoarkkitehtuurit
8) Neuroverkon tekoäly
9) Tiedon edustaminen
10) Ihmisen aivot
11) Neuronin malli
12) Neuraaliverkko suunnattuna kuvaajana
13) Ajan käsite neuroverkoissa
14) Neuraaliverkkojen komponentit
15) Verkkotopologiat
16) Bias-hermosolu
17) Ne edustavat hermosoluja
18) Aktivointijärjestys
19) Johdatus oppimisprosessiin
20) Oppimisen paradigmat
21) Harjoittelumallit ja opetuspanos
22) Harjoitusnäytteiden käyttö
23) Oppimiskäyrä ja virhemittaus
24) Gradientin optimointimenettelyt
25) Esimerkkiongelmat mahdollistavat itsekoodattujen oppimisstrategioiden testaamisen
26) Hebbian oppimissääntö
27) Geneettiset algoritmit
28) Asiantuntijajärjestelmät
29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering
30) Neural Networks for Knowledge Engineering
31) Feed-forward-verkot
32) Perceptron, backpropagation ja sen muunnelmat
33) Yksikerroksinen perceptroni
34) Lineaarinen erotettavuus
35) Monikerroksinen perceptroni
36) Kimmoisa takaisin leviäminen
37) Monikerroksisen perceptronin alkukonfiguraatio
38) 8-3-8-koodausongelma
39) Virheen eteneminen takaisin
40) RBF-verkon komponentit ja rakenne
41) RBF-verkon tietojenkäsittely
42) Yhtälöjärjestelmän ja gradienttistrategioiden yhdistelmät
43) RBF-hermosolujen keskukset ja leveydet
44) Kasvavat RBF-verkot säätävät automaattisesti hermosolujen tiheyttä
45) RBF-verkkojen ja monikerroksisten perceptronien vertailu
46) Toistuvat perceptronin kaltaiset verkot
47) Elman-verkot
48) Toistuvien verkostojen koulutus
49) Hopfield-verkot
50) Painomatriisi
51) Autoyhdistys ja perinteinen sovellus
52) Heteroassosiaatio ja analogiat hermotiedon tallennukseen
53) Jatkuvat Hopfield-verkot
54) Kvantisointi
55) Koodikirjavektorit
56) Adaptiivinen resonanssiteoria
57) Kohosen itseorganisoituvat topologiset kartat
58) Valvomattomat itseorganisoituvat ominaisuuskartat
59) Vektorikvantisointialgoritmien oppiminen ohjattua oppimista varten
60) Kuvioyhdistykset
61) Hopfield Network
62) Hopfield-verkon käytön rajoitukset

Kaikkia aiheita ei ole luettelossa merkkirajoitusten vuoksi.

Jokainen aihe on täydellinen kaavioilla, yhtälöillä ja muilla graafisilla esityksillä parempaa oppimista ja nopeaa ymmärtämistä varten.

Ominaisuudet :
* Lukukohtaisesti täydelliset aiheet
* Rikas käyttöliittymäasettelu
* Mukava lukutila
* Tärkeitä koeaiheita
* Erittäin yksinkertainen käyttöliittymä
* Kattaa useimmat aiheet
* Saat liittyvät kaikki kirjat yhdellä napsautuksella
* Mobiilioptimoitu sisältö
* Mobiilioptimoidut kuvat

Tämä sovellus on hyödyllinen nopeaa käyttöä varten. Kaikkien käsitteiden tarkistus voidaan suorittaa useiden tuntien sisällä tällä sovelluksella.

Neuro sumeat järjestelmät eli hermoverkko on osa Brain and Cognitive Sciences-, tekoäly-, tietojenkäsittely-, koneoppimis-, sähkö-, elektroniikka-, tietotekniikan koulutuskursseja ja teknologian koulutusohjelmia eri yliopistoissa.

Sen sijaan, että antaisit meille alemman arvosanan, lähetä meille kyselysi, ongelmasi ja arvokkaat arviot ja ehdotukset, jotta voimme harkita sitä tulevia päivityksiä varten. Ratkaisemme ne mielellämme puolestasi.