Neural network fuzzy systems 5.4

О Neural network fuzzy systems

Приложение является полным бесплатным справочником nbsp;Нейронная сеть, нечеткие системы, которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости и блоги на курсе. Загрузите приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для nbsp;Brain and Cognitive Sciences, AI, информатики, машинного обучения, программ инженерии знаний и дипломных курсов. Это полезное приложение перечисляет 149 тем с подробными примечаниями, диаграммами, уравнениями, формулами и материалом курса, темы перечислены в 10 главах. Приложение должно иметь для всех студентов инженерных наук и профессионалов. Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылку на важные темы, такие как подробные заметки флэш-карты, это делает его легким и полезным для студента или профессионала, чтобы покрыть программу курса быстро перед экзаменами или интервью для работы. Отслеживайте свое обучение, устанавливайте напоминания, редактируйте учебный материал, добавляйте любимые темы, делитесь темами в социальных сетях. Вы также можете блог о инженерных технологий, инноваций, инженерных стартапов, nbsp; колледж исследовательской работы, обновления института, Информационные ссылки на учебные материалы и образовательные программы с вашего смартфона или планшета или в http://www.engineeringapps.net/.  Используйте это полезное инженерное приложение в качестве учебника, цифровой книги, справочника по учебной программе, материалам курса, проектной работе, делясь своими мнениями в блоге. Некоторые из тем, охватываемых в приложении являются: 1) Регистрация распределения и назначения 2) Алгоритм движения ленивых кодов 3) Матрица Умножить: Углубленный пример 4) Rsa тема 1 5) Введение в нейронные сети 6) История нейронных сетей 7) Сетевые архитектуры 8) Искусственный интеллект нейронной сети 9) Представление знаний 10) Человеческий мозг 11) Модель нейрона 12) Нейронная сеть как направленный график 13) Понятие времени в нейронных сетях 14) Компоненты нейронных сетей 15) Сетевые топологии 16) Нейрон смещения 17) Представление нейронов 18) Порядок активации 19) Введение в учебный процесс 20) Парадигмы обучения 21) Учебные модели и ввод обучения 22) Использование учебных образцов 23) Измерение кривой обучения и ошибок 24) Процедуры оптимизации градиента 25) Примерные проблемы позволяют тестировать самокодные стратегии обучения 26) Геббианское учебное правило 27) Генетические алгоритмы 28) Экспертные системы 29) Нечеткие системы для инженерии знаний 30) Нейронные сети для инженерии знаний 31) Канал вперед сети 32) Перцептрон, backpropagation и его варианты 33) Однослойный перцептрон 34) Линейная сепаративность 35) Многослойный перцептрон 36) Устойчивая бэкпропаганда 37) Первоначальная конфигурация многослойного перцептрона 38) Проблема кодирования 8-3-8 39) Обратное распространение ошибки 40) Компоненты и структура сети RBF 41) Обработка информации сети RBF 42) Комбинации уравнений системы и градиентных стратегий 43) Центры и ширина нейронов RBF 44) Растущие сети RBF автоматически корректируют плотность нейронов 45) Сравнение сетей RBF и многослойных перцептронов 46) Повторяющиеся перцептронные сети 47) Эльман сетей 48) Обучение периодических сетей 49) Хопфилд сетей 50) Матрица веса 51) Авто ассоциации и традиционного применения 52) Гетероассоциация и аналогии с хранением нейронных данных 53) Непрерывные сети Хопфилд 54) Количественная оценка 55) Векторы кодбука 56) Адаптивная теория резонанса 57) Самоорганизовывные топологические карты Кохонен 58) Неконтролируемые Самоорганивные карты функций 59) Алгоритмы количественной оценки вектора обучения для контролируемого обучения 60) Ассоциации шаблонов 61) Сеть Хопфилд 62) Ограничения на использование сети Хопфилд Каждая тема в комплекте с диаграммами, уравнениями и другими формами графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.