Neural network fuzzy systems

Engineering Wale Baba

Жарнамалар бар

Колдонмо тууралуу

Бул колдонмо курс боюнча маанилүү темаларды, эскертүүлөрдү, материалдарды камтыган Нейро бүдөмүк системалардын же Нейрондук тармактын толук акысыз колдонмосу.

Бул Нейрондук тармак колдонмосу экзамен жана маектешүү учурунда тез үйрөнүү, кайра карап чыгуу, шилтемелер үчүн иштелип чыккан.

Бул колдонмо бардык негизги темалар менен байланышкан темалардын көбү жана деталдуу түшүндүрмө камтыйт.

Нейрондук тармактын бүдөмүк системалары колдонмосунда камтылган темалардын айрымдары:

1) Бөлүштүрүүнү жана дайындоону каттоо
2) Lazy-Code-Motion Algorithm
3) Матрицаны көбөйтүү: терең мисал
4) Rsa темасы 1
5) Нейрондук тармактарга киришүү
6) Нейрондук тармактардын тарыхы
7) Тармактын архитектуралары
8) Нейрондук тармактын жасалма интеллекти
9) Билимди көрсөтүү
10) Адамдын мээси
11) Нейрондун модели
12) Нейрондук тармак багытталган график катары
13) Нейрондук тармактардагы убакыт түшүнүгү
14) Нейрондук тармактардын компоненттери
15) Тармактык топологиялар
16) Бис нейрон
17) Нейрондорду чагылдыруу
18) Ишке киргизүү тартиби
19) Окуу процессине киришүү
20) Окутуунун парадигмалары
21) Окутуунун үлгүлөрү жана окутуунун салымы
22) Тренинг үлгүлөрүн колдонуу
23) Окуу ийри сызыгын жана катаны өлчөө
24) Градиентти оптималдаштыруу процедуралары
25) Үлгүлүү маселелер өз алдынча коддолгон окуу стратегияларын текшерүүгө мүмкүндүк берет
26) Hebbian үйрөнүү эрежеси
27) Генетикалык алгоритмдер
28) Эксперттик системалар
29) Билим инженериясы үчүн бүдөмүк системалар
30) Билим инженериясы үчүн нейрон тармактары
31) Алдыга багыттоочу тармактар
32) Перцептрон, артка таралуу жана анын варианттары
33) Бир катмарлуу кабылдоочу
34) Сызыктуу бөлүнүүчүлүк
35) Көп катмарлуу кабылдоочу
36) Туруктуу артка таралуу
37) Көп катмарлуу перцептрондун баштапкы конфигурациясы
38) 8-3-8 коддоо маселеси
39) Катанын артка таралышы
40) RBF тармагынын компоненттери жана түзүмү
41) RBF тармагынын маалыматын иштетүү
42) Теңдеме системасынын жана градиенттик стратегиялардын айкалышы
43) RBF нейрондорунун борборлору жана кеңдиктери
44) Өсүп жаткан RBF тармактары нейрондордун тыгыздыгын автоматтык түрдө жөнгө салат
45) RBF тармактарын жана көп катмарлуу перцептрондорду салыштыруу
46) Кайталануучу перцептрон сымал тармактар
47) Элман тармактары
48) Рекурренттик тармактарды окутуу
49) Хопфилд тармактары
50) Салмактык матрицасы
51) Auto бирикмеси жана салттуу колдонуу
52) Нейрондук маалыматтарды сактоого гетероассоциация жана аналогия
53) Үзгүлтүксүз Хопфилд тармактары
54) Кванттоо
55) Код китебинин векторлору
56) Адаптивдүү резонанс теориясы
57) Кохонендин өзүн өзү уюштуруучу топологиялык карталары
58) Көзөмөлсүз өзүн өзү уюштуруучу өзгөчөлүк карталары
59) Көзөмөлгө алынган окутуу үчүн вектордук кванттоо алгоритмдерин үйрөнүү
60) Үлгү ассоциациялары
61) Хопфилд тармагы
62) Хопфилд тармагын колдонууга чектөөлөр

Бардык темалар символдук чектөөлөрдөн улам тизмеленген эмес.

Ар бир тема жакшыраак үйрөнүү жана тез түшүнүү үчүн диаграммалар, теңдемелер жана башка графикалык көрсөтүүлөр менен толукталган.

Өзгөчөлүктөрү :
* Бөлүм толук темалар
* Rich UI Layout
* Ыңгайлуу окуу режими
* Маанилүү сынак темалары
* Абдан жөнөкөй колдонуучу интерфейси
* Көпчүлүк темаларды камтыйт
* Бир чыкылдатуу менен байланышкан бардык китепти алыңыз
* Мобилдик оптималдаштырылган мазмун
* Мобилдик оптималдаштырылган сүрөттөр

Бул колдонмо тез маалымдама үчүн пайдалуу болот. Бардык түшүнүктөрдү кайра карап чыгуу бул колдонмону колдонуу менен бир нече сааттын ичинде бүтүшү мүмкүн.

Нейро бүдөмүк системалар же Нейрондук тармак мээ жана таанып билүү илимдеринин, AI, информатика, машина үйрөнүү, электрдик, электроника, билим инженериясы боюнча билим берүү курстарынын жана ар кандай университеттердеги технологиялык даража программаларынын бир бөлүгү.

Бизге төмөнкү баа берүүнүн ордуна, сураныч, суроолоруңузду, маселелериңизди бизге почта аркылуу жөнөтүңүз жана бизге баалуу Баалоо жана Сунуштарды бериңиз, ошондуктан биз аны Келечектеги Жаңыртуулар үчүн карап чыгабыз. Биз сиз үчүн аларды чечүүгө кубанычтабыз.