Neural network fuzzy systems

Engineering Wale Baba

ကြော်ငြာများ ပါရှိပါသည်

ဤအက်ပ်အကြောင်း

အက်ပ်သည် သင်တန်းတွင် အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများ၊ မှတ်စုများ၊ ပစ္စည်းများ အကျုံးဝင်သည့် Neuro fuzzy စနစ်များ သို့မဟုတ် Neural network ၏ အခမဲ့လက်စွဲစာအုပ်ဖြစ်သည်။

ဤ Neural network အက်ပ်အား စာမေးပွဲများနှင့် အင်တာဗျူးများတွင် အမြန်သင်ယူမှု၊ ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုများ၊ အကိုးအကားများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

ဤအက်ပ်သည် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာအများစုနှင့် အခြေခံအကြောင်းအရာများအားလုံးကို အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ဖြင့် အကျုံးဝင်ပါသည်။

Neural network fuzzy systems အက်ပ်တွင် ဖော်ပြထားသော အကြောင်းအရာအချို့မှာ-

1) ခွဲဝေခြင်းနှင့် တာဝန်ခွဲဝေခြင်းကို မှတ်ပုံတင်ပါ။
2) Lazy-Code-Motion Algorithm
3) Matrix Multiply- အတွင်းကျကျ ဥပမာတစ်ခု
4) Rsa ခေါင်းစဉ် 1
5) Neural Networks မိတ်ဆက်
6) မသေခင်သမိုင်း
7) ကွန်ရက်ဗိသုကာများ
8) အာရုံကြောကွန်ရက်၏ Artificial Intelligence
9) အသိပညာ ကိုယ်စားပြုခြင်း။
10) လူ့ဦးနှောက်
11) နျူရွန်ပုံစံ
12) Neural Network ကို Directed Graph အဖြစ်
13) မသေခင်အချိန်၏သဘောတရား
14) အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အစိတ်အပိုင်းများ
15) Network Topologies
16) ဘက်လိုက်သော အာရုံကြောများ
17) အာရုံကြောများကို ကိုယ်စားပြုခြင်း။
18) အသက်သွင်းခြင်းအမိန့်
19) သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မိတ်ဆက်
20) သင်ယူမှုဆိုင်ရာ စံနှုန်းများ
21) သင်တန်းပုံစံများနှင့် သင်ကြားမှုထည့်သွင်းခြင်း။
22) လေ့ကျင့်ရေးနမူနာများကို အသုံးပြုခြင်း။
၂၃) သင်ယူမှုမျဉ်းကွေးနှင့် အမှားတိုင်းတာခြင်း။
24) Gradient optimization လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ
25) စံနမူနာပြပြဿ နာများသည် ကိုယ်တိုင်ကုဒ်လုပ်ထားသော သင်ယူမှုဗျူဟာများကို စမ်းသပ်ရန် ခွင့်ပြုသည်။
26) Hebbian သင်ယူမှုစည်းမျဉ်း
27) မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများ
28) ကျွမ်းကျင်သူစနစ်များ
29) Knowledge Engineering အတွက် Fuzzy Systems
30) Neural Networks for Knowledge Engineering
31) Feed-forward ကွန်ရက်များ
32) perceptron, backpropagation နှင့် ၎င်း၏မျိုးကွဲများ
33) တစ်ခုတည်းသောအလွှာ perceptron
၃၄) တစ်ပြေးညီ ခွဲထွက်နိုင်မှု
35) multilayer perceptron တစ်ခု
36) ခံနိုင်ရည်ရှိသော နောက်ကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားမှု
၃၇) multilayer perceptron ၏ ကနဦးဖွဲ့စည်းပုံ
38) 8-3-8 ကုဒ်နံပါတ်ပြဿနာ
39) နောက်ကြောင်းပြန်ပြန့်ပွားမှုအမှား
40) RBF ကွန်ရက်တစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံ
41) RBF ကွန်ရက်တစ်ခု၏ သတင်းအချက်အလက် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း
42) ညီမျှခြင်းစနစ်နှင့် gradient ဗျူဟာများ ပေါင်းစပ်မှုများ
43) RBF အာရုံကြောများ၏ စင်တာများနှင့် အကျယ်များ
44) ကြီးထွားလာသော RBF ကွန်ရက်များသည် နျူရွန်သိပ်သည်းဆကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိသည်။
45) RBF ကွန်ရက်များနှင့် multilayer perceptron များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
46) Recurrent perceptron-like networks များ
47) Elman ကွန်ရက်များ
48) ထပ်တလဲလဲ ကွန်ရက်များ လေ့ကျင့်ခြင်း။
49) Hopfield ကွန်ရက်များ
50) အလေးချိန် matrix
51) အလိုအလျောက်အသင်းအဖွဲ့နှင့်ရိုးရာလျှောက်လွှာ
52) အာရုံကြောဆိုင်ရာ ဒေတာသိမ်းဆည်းမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုများနှင့် ဆက်စပ်မှုများ
53) စဉ်ဆက်မပြတ် ဟော့ဖီးလ်ကွန်ရက်များ
54) Quantization
55) Codebook vector များ
56) Adaptive Resonance သီအိုရီ
57) Kohonen ကိုယ်ပိုင်စီစဉ်မှု Topological Maps
58) ကြီးကြပ်မထားသော ကိုယ်ပိုင်စီစဉ်ခြင်း အင်္ဂါရပ်မြေပုံများ
59) ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုအတွက် သင်ယူခြင်း Vector Quantization Algorithms
60) ပုံစံအသင်းများ
61) Hopfield Network
62) Hopfield ကွန်ရက်ကို အသုံးပြုရန် ကန့်သတ်ချက်များ

ဇာတ်ကောင်ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် အကြောင်းအရာအားလုံးကို မဖော်ပြထားပါ။

ခေါင်းစဉ်တစ်ခုစီတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောသင်ယူမှုနှင့် မြန်ဆန်စွာနားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ပုံကြမ်းများ၊ ညီမျှခြင်းများနှင့် အခြားဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုပုံစံများဖြင့် ပြီးပြည့်စုံပါသည်။

အင်္ဂါရပ်များ :
* အခန်းတွင် ပြည့်စုံသော အကြောင်းအရာများ
* ကြွယ်ဝသော UI အပြင်အဆင်
* အဆင်ပြေသောစာဖတ်ခြင်းမုဒ်
* အရေးကြီးသောစာမေးပွဲအကြောင်းအရာများ
* အလွန်ရိုးရှင်းသော User Interface
* အကြောင်းအရာအများစုကို ဖုံးအုပ်ပါ။
* တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် ဆက်စပ်စာအုပ်အားလုံးကို ရယူလိုက်ပါ။
* Mobile Optimized အကြောင်းအရာ
* Mobile Optimized ပုံများ

ဤအက်ပ်သည် အမြန်ကိုးကားမှုအတွက် အသုံးဝင်ပါလိမ့်မည်။ သဘောတရားအားလုံးကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဤအက်ပ်ကို အသုံးပြု၍ နာရီများစွာအတွင်း အပြီးသတ်နိုင်သည်။

Neuro fuzzy systems သို့မဟုတ် Neural network သည် Brain and Cognitive Sciences၊ AI၊ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံ၊ စက်သင်ယူမှု၊ လျှပ်စစ်၊ အီလက်ထရွန်းနစ်၊ အသိပညာ အင်ဂျင်နီယာပညာရေးသင်တန်းများနှင့် တက္ကသိုလ်အသီးသီးရှိ နည်းပညာဘွဲ့ပရိုဂရမ်များ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့အား အဆင့်သတ်မှတ်ပေးမည့်အစား သင့်မေးမြန်းချက်များ၊ ပြဿနာများကို ကျွန်ုပ်တို့ထံ စာပို့ကာ တန်ဖိုးရှိသော အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကြံပြုချက်ပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့အား အနာဂတ်မွမ်းမံမှုများအတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။ သင့်အတွက် ၎င်းတို့ကို ဖြေရှင်းရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကျေနပ်ပါသည်။