Neural network fuzzy systems

Engineering Wale Baba

Містить рекламу

Про цей додаток

Додаток являє собою повний безкоштовний посібник із нейронечітких систем або нейронної мережі, який охоплює важливі теми, нотатки та матеріали з курсу.

Цей додаток для нейронної мережі призначений для швидкого навчання, переглядів, посилань під час іспитів та співбесід.

Ця програма охоплює більшість пов’язаних тем і детальне пояснення з усіма основними темами.

Деякі з тем, які розглядаються в програмі Neural network fuzzy systems:

1) Реєстр розподілу та призначення
2) Алгоритм руху з лінивим кодом
3) Матричне множення: детальний приклад
4) Rsa тема 1
5) Введення в нейронні мережі
6) Історія нейронних мереж
7) Мережні архітектури
8) Штучний інтелект нейронної мережі
9) Представлення знань
10) Мозок людини
11) Модель нейрона
12) Нейронна мережа як орієнтований граф
13) Поняття часу в нейронних мережах
14) Компоненти нейронних мереж
15) Топології мережі
16) Нейрон зміщення
17) Представляють нейрони
18) Порядок активації
19) Введення в процес навчання
20) Парадигми навчання
21) Моделі тренінгів та вхідні дані
22) Використання навчальних зразків
23) Крива навчання та вимірювання помилок
24) Процедури градієнтної оптимізації
25) Зразкові задачі дозволяють тестувати самокодовані стратегії навчання
26) Правило навчання Хеббі
27) Генетичні алгоритми
28) Експертні системи
29) Нечіткі системи для інженерії знань
30) Нейронні мережі для інженерії знань
31) Мережі прямого зв'язку
32) Персептрон, зворотне поширення та його варіанти
33) Одношаровий персептрон
34) Лінійна роздільність
35) Багатошаровий персептрон
36) Стійке зворотне поширення
37) Початкова конфігурація багатошарового персептрона
38) Проблема кодування 8-3-8
39) Зворотне поширення помилки
40) Компоненти та структура мережі RBF
41) Обробка інформації мережі RBF
42) Комбінації системи рівнянь і градієнтних стратегій
43) Центри та ширини нейронів RBF
44) Зростаючі мережі RBF автоматично коригують щільність нейронів
45) Порівняння мереж RBF та багатошарових персептронів
46) Рекурентні персептроноподібні мережі
47) Мережі Ельмана
48) Навчання повторюваних мереж
49) Мережі Хопфілда
50) Матриця ваг
51) Автоасоціація та традиційне застосування
52) Гетероасоціація та аналогії із зберіганням нейронних даних
53) Безперервні мережі Хопфілда
54) Квантування
55) Вектори кодової книги
56) Адаптивна резонансна теорія
57) Топологічні карти Кохонена, що самоорганізуються
58) Карти об’єктів, що самоорганізуються без нагляду
59) Алгоритми векторного квантування навчання для навчання під керівництвом
60) Асоціації шаблонів
61) Мережа Хопфілда
62) Обмеження щодо використання мережі Хопфілда

Усі теми не перераховані через обмеження символів.

Кожна тема доповнена діаграмами, рівняннями та іншими формами графічних зображень для кращого навчання та швидкого розуміння.

Особливості:
* Розділ мудрий повні теми
* Розширений макет інтерфейсу користувача
* Зручний режим читання
* Важливі теми іспитів
* Дуже простий інтерфейс користувача
* Освітлення більшості тем
* Отримайте пов’язані всі книги одним кліком
* Вміст, оптимізований для мобільних пристроїв
* Зображення, оптимізовані для мобільних пристроїв

Ця програма буде корисною для швидкого довідки. Перегляд усіх концепцій можна завершити протягом кількох годин за допомогою цієї програми.

Нейро-нечіткі системи або нейронна мережа є частиною освітніх курсів про мозок і когнітивні науки, штучний інтелект, інформатику, машинне навчання, електрику, електроніку, освітні курси з інженерних знань і технологічні програми в різних університетах.

Замість того, щоб давати нам нижчу оцінку, надішліть нам свої запити, проблеми та дайте цінні оцінки та пропозиції, щоб ми могли розглянути їх для майбутніх оновлень. Ми з радістю вирішимо їх за вас.