A aplicación é un completo manual gratuíto de Neuro fuzzy systems ou rede neuronal que abarca temas importantes, notas e materiais do curso.
Esta aplicación de rede neuronal está deseñada para unha aprendizaxe rápida, revisións, referencias no momento dos exames e das entrevistas.
Esta aplicación cobre a maioría dos temas relacionados e explicación detallada con todos os temas básicos.
Algúns dos temas tratados na aplicación Sistemas difusos de redes neuronais son:
1) Rexistro de asignación e cesión
2) O algoritmo Lazy-Code-Motion
3) Multiplicación matricial: un exemplo en profundidade
4) Tema 1 de Rsa
5) Introdución ás redes neuronais
6) Historia das redes neuronais
7) Arquitecturas de rede
8) Intelixencia Artificial da rede neuronal
9) Representación do coñecemento
10) Cerebro humano
11) Modelo dunha neurona
12) Rede neuronal como gráfica dirixida
13) O concepto de tempo nas redes neuronais
14) Compoñentes das redes neuronais
15) Topoloxías de rede
16) A neurona de sesgo
17) Representación de neuronas
18) Orde de activación
19) Introdución ao proceso de aprendizaxe
20) Paradigmas de aprendizaxe
21) Patróns de formación e aportación docente
22) Usando mostras de formación
23) Curva de aprendizaxe e medición de erros
24) Procedementos de optimización de gradientes
25) Os problemas exemplares permiten probar estratexias de aprendizaxe autocodificadas
26) Regra de aprendizaxe de Hebbia
27) Algoritmos xenéticos
28) Sistemas expertos
29) Sistemas difusos para a Enxeñaría do Coñecemento
30) Redes neuronais para a Enxeñaría do Coñecemento
31) Redes de avance
32) O perceptrón, retropropagación e as súas variantes
33) Perceptrón dunha soa capa
34) Separabilidade lineal
35) Un perceptrón multicapa
36) Retropropagación resistente
37) Configuración inicial dun perceptrón multicapa
38) O problema da codificación 8-3-8
39) Retropropagación do erro
40) Compoñentes e estrutura dunha rede RBF
41) Tratamento da información dunha rede RBF
42) Combinacións de sistema de ecuacións e estratexias de gradiente
43) Centros e anchos das neuronas RBF
44) As redes RBF en crecemento axustan automaticamente a densidade de neuronas
45) Comparación de redes RBF e perceptrons multicapa
46) Redes recorrentes tipo perceptróns
47) Redes Elman
48) Formación de redes recorrentes
49) Redes Hopfield
50) Matriz de peso
51) Asociación de automóbiles e aplicación tradicional
52) Heteroasociación e analoxías ao almacenamento de datos neuronais
53) Redes Hopfield continuas
54) Cuantización
55) Vectores do libro de códigos
56) Teoría da Resonancia Adaptativa
57) Mapas topolóxicos autoorganizados de Kohonen
58) Mapas de características de autoorganización sen supervisión
59) Aprendizaxe de algoritmos de cuantización vectorial para a aprendizaxe supervisada
60) Asociacións de patróns
61) A Rede Hopfield
62) Limitacións ao uso da rede Hopfield
Non se enumeran todos os temas por mor das limitacións de carácter.
Cada tema complétase con diagramas, ecuacións e outras formas de representacións gráficas para unha mellor aprendizaxe e unha rápida comprensión.
Características :
* Temas completos por capítulos
* Deseño rico da interface de usuario
* Modo de lectura cómodo
* Temas importantes do exame
* Interface de usuario moi sinxela
* Cubrir a maioría dos temas
* Un clic para obter todo o libro relacionado
* Contido optimizado para móbiles
* Imaxes optimizadas para móbiles
Esta aplicación será útil para unha referencia rápida. A revisión de todos os conceptos pódese rematar en varias horas usando esta aplicación.
Os sistemas neurodifusos ou rede neuronal forman parte dos cursos de educación do cerebro e ciencias cognitivas, IA, informática, aprendizaxe automática, electricidade, electrónica, enxeñaría do coñecemento e programas de grao en tecnoloxía en varias universidades.
En lugar de darnos unha valoración máis baixa, envíanos por correo electrónico as túas consultas, problemas e dános unha valoración e suxestión valiosas para que poidamos considerala para futuras actualizacións. Estaremos encantados de resolvelos por ti.
Última actualización
25 de ago. de 2025