Neural network fuzzy systems

Engineering Wale Baba

May mga ad

Tungkol sa app na ito

Ang app ay isang kumpletong libreng handbook ng Neuro fuzzy system o Neural network na sumasaklaw sa mahahalagang paksa, tala, materyales sa kurso.

Ang Neural network App na ito ay idinisenyo para sa mabilis na pag-aaral, mga rebisyon, mga sanggunian sa oras ng mga pagsusulit at mga panayam.

Sinasaklaw ng app na ito ang karamihan sa mga kaugnay na paksa at Detalyadong paliwanag kasama ang lahat ng mga pangunahing paksa.

Ang ilan sa mga paksang Saklaw sa Neural network fuzzy systems app ay:

1) Magrehistro ng Allocation at Assignment
2) Ang Lazy-Code-Motion Algorithm
3) Matrix Multiply: Isang Malalim na Halimbawa
4) Rsa paksa 1
5) Panimula sa Mga Neural Network
6) Kasaysayan ng mga neural network
7) Mga arkitektura ng network
8) Artificial Intelligence ng neural network
9) Representasyon ng Kaalaman
10) Utak ng Tao
11) Modelo ng isang neuron
12) Neural Network bilang Directed Graph
13) Ang konsepto ng oras sa mga neural network
14) Mga bahagi ng mga neural Network
15) Mga Topolohiya ng Network
16) Ang bias neuron
17) Kumakatawan sa mga neuron
18) Pagkakasunud-sunod ng pag-activate
19) Panimula sa proseso ng pag-aaral
20) Paradigms ng pag-aaral
21) Mga pattern ng pagsasanay at input ng Pagtuturo
22) Paggamit ng mga sample ng pagsasanay
23) Learning curve at pagsukat ng error
24) Mga pamamaraan sa pag-optimize ng gradient
25) Ang mga huwarang problema ay nagbibigay-daan para sa pagsubok ng mga self-coded na diskarte sa pag-aaral
26) Panuntunan sa pag-aaral ng Hebbian
27) Mga Genetic Algorithm
28) Mga sistema ng eksperto
29) Fuzzy Systems para sa Knowledge Engineering
30) Mga Neural Network para sa Knowledge Engineering
31) Mga Feed-forward na Network
32) Ang perceptron, backpropagation at mga variant nito
33) Isang solong layer na perceptron
34) Linear Separability
35) Isang multilayer perceptron
36) Resilient Backpropagation
37) Paunang pagsasaayos ng isang multilayer perceptron
38) Ang 8-3-8 na problema sa pag-encode
39) Bumalik na pagpapalaganap ng error
40) Mga bahagi at istraktura ng isang RBF network
41) Pagproseso ng impormasyon ng isang RBF network
42) Mga kumbinasyon ng sistema ng equation at mga diskarte sa gradient
43) Mga sentro at lapad ng mga RBF neuron
44) Ang lumalaking RBF network ay awtomatikong nag-aayos ng density ng neuron
45) Paghahambing ng mga RBF network at multilayer perceptron
46) Mga paulit-ulit na network na mala-perceptron
47) Mga network ng Elman
48) Pagsasanay sa mga paulit-ulit na network
49) Mga network ng Hopfield
50) Timbang matrix
51) Auto association at tradisyonal na aplikasyon
52) Heteroassociation at pagkakatulad sa imbakan ng neural data
53) Patuloy na mga network ng Hopfield
54) Quantization
55) Mga vector ng Codebook
56) Adaptive Resonance Theory
57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps
58) Hindi pinangangasiwaan na Self-Organizing Feature Maps
59) Learning Vector Quantization Algorithm para sa Supervised Learning
60) Pattern Associations
61) Ang Hopfield Network
62) Mga limitasyon sa paggamit ng network ng Hopfield

Ang lahat ng mga paksa ay hindi nakalista dahil sa mga limitasyon sa karakter.

Ang bawat paksa ay kumpleto sa mga diagram, equation at iba pang anyo ng mga graphical na representasyon para sa mas mahusay na pag-aaral at mabilis na pag-unawa.

Mga Tampok:
* Kabanata matalino kumpletong Paksa
* Mayaman na Layout ng UI
* Kumportable Read Mode
* Mahalagang Paksa sa Pagsusulit
* Napakasimpleng User Interface
* Cover Karamihan Ng Mga Paksa
* Isang click makakuha ng nauugnay na Lahat ng Aklat
* Mobile Optimized na Nilalaman
* Mobile Optimized na mga imahe

Ang app na ito ay magiging kapaki-pakinabang para sa mabilis na sanggunian. Ang rebisyon ng lahat ng mga konsepto ay maaaring matapos sa loob ng Ilang oras gamit ang app na ito.

Ang mga neuro fuzzy system o Neural network ay bahagi ng Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, electrical, electronics, knowledge engineering education courses at technology degree programs sa iba't ibang unibersidad.

Sa halip na bigyan kami ng mas mababang rating, mangyaring ipadala sa amin ang iyong mga query, isyu at bigyan kami ng mahalagang Rating At Suhestiyon Upang maisaalang-alang namin ito para sa Mga Update sa Hinaharap. Ikalulugod naming lutasin ang mga ito para sa iyo.