Neural network fuzzy systems

यामध्‍ये जाहिराती आहेत
१ ह+
डाउनलोड
आशय रेटिंग
प्रत्येकजण
स्क्रीनशॉट इमेज
स्क्रीनशॉट इमेज
स्क्रीनशॉट इमेज
स्क्रीनशॉट इमेज
स्क्रीनशॉट इमेज
स्क्रीनशॉट इमेज
स्क्रीनशॉट इमेज
स्क्रीनशॉट इमेज

या अ‍ॅपविषयी

अॅप हे न्यूरो फजी सिस्टीम किंवा न्यूरल नेटवर्कचे संपूर्ण मोफत हँडबुक आहे ज्यामध्ये अभ्यासक्रमातील महत्त्वाचे विषय, नोट्स, साहित्य समाविष्ट आहे.

हे न्यूरल नेटवर्क अॅप परीक्षा आणि मुलाखतीच्या वेळी द्रुत शिक्षण, पुनरावृत्ती, संदर्भ यासाठी डिझाइन केलेले आहे.

या अॅपमध्ये बहुतेक संबंधित विषय आणि सर्व मूलभूत विषयांसह तपशीलवार स्पष्टीकरण समाविष्ट आहे.

न्यूरल नेटवर्क फजी सिस्टम अॅपमध्ये समाविष्ट असलेले काही विषय आहेत:

1) वाटप आणि असाइनमेंट नोंदणी करा
2) आळशी-कोड-मोशन अल्गोरिदम
3) मॅट्रिक्स गुणाकार: एक सखोल उदाहरण
4) Rsa विषय 1
5) न्यूरल नेटवर्क्सचा परिचय
6) न्यूरल नेटवर्कचा इतिहास
7) नेटवर्क आर्किटेक्चर
8) न्यूरल नेटवर्कची कृत्रिम बुद्धिमत्ता
9) ज्ञानाचे प्रतिनिधित्व
10) मानवी मेंदू
11) न्यूरॉनचे मॉडेल
12) निर्देशित आलेख म्हणून न्यूरल नेटवर्क
13) न्यूरल नेटवर्कमधील वेळेची संकल्पना
14) न्यूरल नेटवर्कचे घटक
15) नेटवर्क टोपोलॉजीज
16) बायस न्यूरॉन
17) न्यूरॉन्सचे प्रतिनिधित्व करणे
18) सक्रियतेचा क्रम
19) शिकण्याच्या प्रक्रियेचा परिचय
20) शिकण्याचे दाखले
21) प्रशिक्षण पद्धती आणि शिकवण्याचे इनपुट
22) प्रशिक्षण नमुने वापरणे
23) शिकणे वक्र आणि त्रुटी मापन
24) ग्रेडियंट ऑप्टिमायझेशन प्रक्रिया
25) अनुकरणीय समस्या स्वयं-कोडित शिक्षण धोरणांची चाचणी घेण्यास परवानगी देतात
26) हेबियन शिकण्याचा नियम
27) अनुवांशिक अल्गोरिदम
28) तज्ञ प्रणाली
29) ज्ञान अभियांत्रिकीसाठी अस्पष्ट प्रणाली
30) ज्ञान अभियांत्रिकीसाठी तंत्रिका नेटवर्क
31) फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क
32) परसेप्ट्रॉन, बॅकप्रोपेगेशन आणि त्याचे प्रकार
33) सिंगल लेयर पर्सेप्ट्रॉन
34) रेखीय विभक्तता
35) एक बहुस्तरीय परसेप्ट्रॉन
36) लवचिक बॅकप्रॉपगेशन
37) मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉनचे प्रारंभिक कॉन्फिगरेशन
38) 8-3-8 एन्कोडिंग समस्या
39) त्रुटीचा परत प्रसार
40) RBF नेटवर्कचे घटक आणि रचना
41) RBF नेटवर्कची माहिती प्रक्रिया
42) समीकरण प्रणाली आणि ग्रेडियंट धोरणांचे संयोजन
43) RBF न्यूरॉन्सची केंद्रे आणि रुंदी
44) वाढणारे RBF नेटवर्क आपोआप न्यूरॉनची घनता समायोजित करतात
45) RBF नेटवर्क्स आणि मल्टीलेअर परसेप्ट्रॉन्सची तुलना करणे
46) आवर्ती परसेप्ट्रॉन सारखी नेटवर्क
47) एलमन नेटवर्क
48) आवर्ती नेटवर्क प्रशिक्षण
49) हॉपफिल्ड नेटवर्क
50) वजन मॅट्रिक्स
51) ऑटो असोसिएशन आणि पारंपारिक अनुप्रयोग
52) हेटरोअसोसिएशन आणि न्यूरल डेटा स्टोरेजशी साधर्म्य
53) सतत हॉपफिल्ड नेटवर्क
54) परिमाणीकरण
55) कोडबुक वेक्टर
56) अनुकूली अनुनाद सिद्धांत
57) कोहोनेन स्वयं-संघटित टोपोलॉजिकल नकाशे
58) पर्यवेक्षित नसलेले स्वयं-संयोजन वैशिष्ट्य नकाशे
59) पर्यवेक्षी शिक्षणासाठी वेक्टर क्वांटायझेशन अल्गोरिदम शिकणे
60) नमुना संघटना
61) हॉपफिल्ड नेटवर्क
62) हॉपफिल्ड नेटवर्क वापरण्यासाठी मर्यादा

वर्ण मर्यादांमुळे सर्व विषय सूचीबद्ध नाहीत.

प्रत्येक विषय आकृती, समीकरणे आणि चांगले शिकण्यासाठी आणि द्रुत समजून घेण्यासाठी ग्राफिकल प्रस्तुतींच्या इतर स्वरूपांसह पूर्ण आहे.

वैशिष्ट्ये :
* धडावार संपूर्ण विषय
* रिच UI लेआउट
* आरामदायी वाचन मोड
*महत्त्वाचे परीक्षेचे विषय
* अतिशय सोपा वापरकर्ता इंटरफेस
* बहुतेक विषय कव्हर करा
* एका क्लिकवर संबंधित सर्व पुस्तक मिळवा
* मोबाइल ऑप्टिमाइझ केलेली सामग्री
* मोबाइल ऑप्टिमाइझ प्रतिमा

हे अॅप त्वरित संदर्भासाठी उपयुक्त ठरेल. या अॅपचा वापर करून सर्व संकल्पनांची उजळणी काही तासांत पूर्ण केली जाऊ शकते.

न्यूरो फजी सिस्टम्स किंवा न्यूरल नेटवर्क हे ब्रेन आणि कॉग्निटिव्ह सायन्सेस, एआय, कॉम्प्युटर सायन्स, मशीन लर्निंग, इलेक्ट्रिकल, इलेक्ट्रॉनिक्स, ज्ञान अभियांत्रिकी शिक्षण अभ्यासक्रम आणि विविध विद्यापीठांमधील तंत्रज्ञान पदवी कार्यक्रमांचा भाग आहे.

आम्हाला कमी रेटिंग देण्याऐवजी, कृपया आम्हाला तुमच्या शंका, समस्या मेल करा आणि आम्हाला मौल्यवान रेटिंग आणि सूचना द्या जेणेकरून आम्ही भविष्यातील अद्यतनांसाठी त्याचा विचार करू शकू. तुमच्यासाठी त्यांचे निराकरण करण्यात आम्हाला आनंद होईल.
या रोजी अपडेट केले
२५ ऑग, २०२५

डेटासंबंधित सुरक्षितता

डेव्हलपर तुमचा डेटा कसा गोळा करतात आणि शेअर करतात हे समजून घेण्यापासून सुरक्षितता सुरू होते. तुमचा वापर, प्रदेश आणि वय यांच्या आधारे डेटा गोपनीयता व सुरक्षेशी संबंधित पद्धती बदलू शकतात. डेव्हलपरने ही माहिती पुरवली आहे आणि ती कालांतराने अपडेट केली जाऊ शकते.
तृतीय पक्षांसोबत कोणताही डेटा शेअर केलेला नाही
डेव्हलपर शेअर करण्याविषयी माहिती कशी घोषित करतात याविषयी अधिक जाणून घ्या
कोणताही डेटा गोळा केलेला नाही
डेव्हलपर डेटा गोळा करण्याविषयी माहिती कशी घोषित करतात याविषयी अधिक जाणून घ्या
ट्रांझिटमध्ये डेटा एंक्रिप्ट केला जातो
डेटा हटवला जाऊ शकत नाही