Neural network fuzzy systems 5.4

O Neural network fuzzy systems

Aplikacja jest kompletnym darmowym podręcznikiem Sieć neuronowa, rozmyte systemy, które obejmują ważne tematy, notatki, materiały, wiadomości i blogi na kursie. Pobierz aplikację jako materiał referencyjny i książkę cyfrową dla Brain and Cognitive Sciences, AI, informatyka, uczenie maszynowe, programy inżynierii wiedzy i kursy naukowe.  Ta przydatna aplikacja zawiera listę 149 tematów ze szczegółowymi uwagami, diagramami, równaniami, formułami i materiałami kursu, tematy są wymienione w 10 rozdziałach. Aplikacja musi mieć dla wszystkich studentów inżynierii i profesjonalistów.  Aplikacja zapewnia szybką rewizję i odniesienie do ważnych tematów, takich jak szczegółowe notatki z karty flash, ułatwia i przydatne dla studenta lub profesjonalisty, aby szybko pokryć program nauczania kursu przed egzaminami lub wywiadem dla pracy.  Śledź swoją naukę, ustawiaj przypomnienia, edytuj materiały do nauki, dodaj ulubione tematy, udostępniaj tematy w mediach społecznościowych.  Możesz również blogować o technologii inżynieryjnej, innowacjach, startupach inżynieryjnych,  pracach badawczych w college'u, aktualizacjach instytutu, informacyjnych linkach na temat materiałów szkoleniowych i programów edukacyjnych ze smartfona lub tabletu lub w http://www.engineeringapps.net/.  Użyj tej przydatnej aplikacji inżynierskiej jako samouczka, książki cyfrowej, przewodnika po programie nauczania, materiałów szkoleniowych, pracy nad projektem, dzielenia się swoimi poglądami na blogu.  Oto niektóre z tematów poruszanych w aplikacji: 1) Rejestracja alokacji i przydziału 2) Algorytm Ruchu Lazy-Code 3) Pomnożenie matrycy: szczegółowy przykład 4) Rsa temat 1 5) Wprowadzenie do sieci neuronowych 6) Historia sieci neuronowych 7) Architektura sieci 8) Sztuczna inteligencja sieci neuronowej 9) Reprezentacja wiedzy 10) Ludzki mózg 11) Model neuronu 12) Sieć neuronowa jako wykres ukierunkowany 13) Pojęcie czasu w sieciach neuronowych 14) Składniki sieci neuronowych 15) Topologie sieci 16) Neuron uprzedzeń 17) Reprezentowanie neuronów 18) Kolejność aktywacji 19) Wprowadzenie do procesu uczenia się 20) Paradygmaty uczenia się 21) Wzorce szkoleniowe i wkład nauczania 22) Korzystanie z próbek treningowych 23) Pomiar krzywej uczenia się i błędu 24) Procedury optymalizacji gradientu 25) Przykładowe problemy pozwalają na testowanie strategii uczenia się zakodowanych samodzielnie 26) Hebbian zasady uczenia się 27) Algorytmy genetyczne 28) Systemy eksperckie 29) Systemy rozmyte dla inżynierii wiedzy 30) Sieci neuronowe dla inżynierii wiedzy 31) Sieci przesyłane dalej 32) Perceptron, backpropagation i jego warianty 33) Perceptron jednowarstwowy 34) Liniowa rozdzielność 35) Wielowarstwowy perceptron 36) Odporna backpropagacja 37) Wstępna konfiguracja wielowarstwowego perceptronu 38) Problem z kodowaniem 8-3-8 39) Powrót propagacji błędu 40) Komponenty i struktura sieci RBF 41) Przetwarzanie informacji o sieci RBF 42) Kombinacje układu równań i strategii gradientu 43) Centra i szerokości neuronów RBF 44) Rozwijające się sieci RBF automatycznie dostosowują gęstość neuronów 45) Porównanie sieci RBF i wielowarstwowych perceptronów 46) Powtarzające się sieci podobne do perceptonu 47) Sieci Elman 48) Powtarzające się sieci szkoleniowe 49) Sieci Hopfield 50) Matryca masy 51) Automatyczne zrzeszania i tradycyjne zastosowanie 52) Heteroassociation i analogie do przechowywania danych neuronowych 53) Sieci Ciągłego Hopfield 54) Kwantyzacja 55) Wektory książek kodowych 56) Teoria rezonansu adaptacyjnego 57) Kohonen Samoorganizujące się mapy topologiczne 58) Nienadzorowane samoorganizujące się mapy funkcji 59) Nauka algorytmów kwantyzacji wektorowych do nadzorowanego uczenia się 60) Skojarzenia wzorców 61) Sieć Hopfield 62) Ograniczenia w korzystaniu z sieci Hopfield Każdy temat jest uzupełnione diagramami, równaniami i innymi formami graficznych reprezentacji dla lepszego uczenia się i szybkiego zrozumienia.