Neural network fuzzy systems

Engineering Wale Baba

Содржи реклами

За апликацијава

Апликацијата е комплетен бесплатен прирачник за невро fuzzy системи или невронска мрежа кои покриваат важни теми, белешки, материјали за курсот.

Оваа апликација за невронска мрежа е дизајнирана за брзо учење, ревизии, референци за време на испити и интервјуа.

Оваа апликација ги покрива повеќето поврзани теми и детално објаснување со сите основни теми.

Некои од темите опфатени во апликацијата за нејасни системи на невронска мрежа се:

1) Регистрирај распределба и доделување
2) Алгоритмот Lazy-Code-Motion
3) Множење на матрици: Длабински пример
4) Rsa тема 1
5) Вовед во невронски мрежи
6) Историја на невронски мрежи
7) Мрежни архитектури
8) Вештачка интелигенција на невронска мрежа
9) Претставување на знаењето
10) Човечки мозок
11) Модел на неврон
12) Невронска мрежа како насочен график
13) Концептот на време во невронските мрежи
14) Компоненти на невронски мрежи
15) Мрежни топологии
16) Невронот на пристрасност
17) Претставување на неврони
18) Ред на активирање
19) Вовед во процесот на учење
20) Парадигми на учење
21) Шаблони за обука и наставни информации
22) Користење на примероци за обука
23) Крива на учење и мерење на грешки
24) Процедури за оптимизација на градиент
25) Примерните проблеми овозможуваат тестирање на само-кодирани стратегии за учење
26) Хебиско правило за учење
27) Генетски алгоритми
28) Експертски системи
29) Нејасни системи за инженерство на знаење
30) Невронски мрежи за инженерство на знаење
31) Повратни мрежи
32) Перцептронот, задна пропагација и неговите варијанти
33) Еднослоен перцепрон
34) Линеарна сепарабилност
35) Повеќеслоен перцепрон
36) Еластично заднинско размножување
37) Почетна конфигурација на повеќеслоен перцептрон
38) Проблемот со кодирање 8-3-8
39) Назад ширење на грешката
40) Компоненти и структура на RBF мрежа
41) Обработка на информации на RBF мрежа
42) Комбинации на равенки систем и стратегии за градиент
43) Центри и ширини на RBF невроните
44) Растечките RBF мрежи автоматски ја прилагодуваат густината на невронот
45) Споредување на RBF мрежи и повеќеслојни перцептрони
46) Рекурентни мрежи слични на перцептрон
47) Елман мрежи
48) Тренинг повторливи мрежи
49) Hopfield мрежи
50) Матрица на тежина
51) Автоматско здружување и традиционална апликација
52) Хетероасоцијација и аналогии на складирање на нервни податоци
53) Континуирани Hopfield мрежи
54) Квантизација
55) Вектори на шифри
56) Теорија на адаптивна резонанца
57) Кохонен самоорганизирачки тополошки карти
58) Ненадгледувани самоорганизирани карти на карактеристики
59) Векторски алгоритми за квантизација на учење за учење под надзор
60) Здруженија на модели
61) Мрежата Хопфилд
62) Ограничувања за користење на мрежата Hopfield

Сите теми не се наведени поради ограничувањата на карактерот.

Секоја тема е комплетирана со дијаграми, равенки и други форми на графички прикази за подобро учење и брзо разбирање.

Карактеристики:
* Поглавјето ги комплетира темите
* Богат распоред на корисничкиот интерфејс
* Удобен режим за читање
* Важни теми за испити
* Многу едноставен кориснички интерфејс
* Покријте ги повеќето теми
* Со еден клик се поврзани сите книги
* Мобилна оптимизирана содржина
* Мобилни оптимизирани слики

Оваа апликација ќе биде корисна за брзо повикување. Ревизијата на сите концепти може да се заврши во рок од неколку часа користејќи ја оваа апликација.

Невро-фази системи или невронска мрежа е дел од Мозочните и когнитивните науки, вештачката интелигенција, компјутерските науки, машинското учење, електротехниката, електрониката, образовните курсеви за инженерство на знаење и технолошките програми на различни универзитети.

Наместо да ни давате пониска оцена, испратете ни ги вашите прашања, проблеми и дајте ни вредни оценки и предлози за да можеме да ги разгледаме за идни ажурирања. Со задоволство ќе ви ги решиме.