Neural network fuzzy systems

The app is a complete free handbook of Neural network, fuzzy systems which cover important topics, notes, materials, news & blogs on the course. Download the App as a reference material & digital book for Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, knowledge engineering programs & degree courses. 

This useful App lists 149 topics with detailed notes, diagrams, equations, formulas & course material, the topics are listed in 10 chapters. The app is must have for all the engineering science students & professionals. 

The app provides quick revision and reference to the important topics like a detailed flash card notes, it makes it easy & useful for the student or a professional to cover the course syllabus quickly before an exams or interview for jobs. 

Track your learning, set reminders, edit the study material, add favorite topics, share the topics on social media. 

You can also blog about engineering technology, innovation, engineering startups,  college research work, institute updates, Informative links on course materials & education programs from your smartphone or tablet or at http://www.engineeringapps.net/. 

Use this useful engineering app as your tutorial, digital book, a reference guide for syllabus, course material, project work, sharing your views on the blog. 

Some of the topics Covered in the app are:

1) Register Allocation and Assignment

2) The Lazy-Code-Motion Algorithm

3) Matrix Multiply: An In-Depth Example

4) Rsa topic 1

5) Introduction to Neural Networks

6) History of neural networks

7) Network architectures

8) Artificial Intelligence of neural network

9) Knowledge Representation

10) Human Brain

11) Model of a neuron

12) Neural Network as a Directed Graph

13) The concept of time in neural networks

14) Components of neural Networks

15) Network Topologies

16) The bias neuron

17) Representing neurons

18) Order of activation

19) Introduction to learning process

20) Paradigms of learning

21) Training patterns and Teaching input

22) Using training samples

23) Learning curve and error measurement

24) Gradient optimization procedures

25) Exemplary problems allow for testing self-coded learning strategies

26) Hebbian learning rule

27) Genetic Algorithms

28) Expert systems

29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering

30) Neural Networks for Knowledge Engineering

31) Feed-forward Networks

32) The perceptron, backpropagation and its variants

33) A single layer perceptron

34) Linear Separability

35) A multilayer perceptron

36) Resilient Backpropagation

37) Initial configuration of a multilayer perceptron

38) The 8-3-8 encoding problem

39) Back propagation of error

40) Components and structure of an RBF network

41) Information processing of an RBF network

42) Combinations of equation system and gradient strategies

43) Centers and widths of RBF neurons

44) Growing RBF networks automatically adjust the neuron density

45) Comparing RBF networks and multilayer perceptrons

46) Recurrent perceptron-like networks

47) Elman networks

48) Training recurrent networks

49) Hopfield networks

50) Weight matrix

51) Auto association and traditional application

52) Heteroassociation and analogies to neural data storage

53) Continuous Hopfield networks

54) Quantization

55) Codebook vectors

56) Adaptive Resonance Theory

57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps

58) Unsupervised Self-Organizing Feature Maps

59) Learning Vector Quantization Algorithms for Supervised Learning

60) Pattern Associations

61) The Hopfield Network

62) Limitations to using the Hopfield network

Each topic is complete with diagrams, equations and other forms of graphical representations for better learning and quick understanding. 

Neural network, fuzzy systems is part of Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, electrical, electronics, knowledge engineering education courses and technology degree programs at various universities. 

app เป็นคู่มือฟรีที่สมบูรณ์แบบของเครือข่ายประสาทระบบเลือนซึ่งครอบคลุมหัวข้อที่สำคัญ, บันทึก, วัสดุข่าวและบล็อกในการเรียนการสอน ดาวน์โหลดแอพพลิเป็นวัสดุอ้างอิงและหนังสือดิจิตอลสำหรับสมองและความรู้ความเข้าใจวิทยาศาสตร์ AI วิทยาการคอมพิวเตอร์เครื่องเรียนรู้โปรแกรมวิศวกรรมความรู้และการเรียนระดับปริญญา

นี้ app ที่มีประโยชน์จะแสดงรายการ 149 หัวข้อที่มีรายละเอียดบันทึกไดอะแกรมสมสูตรและเนื้อหาหลักสูตร, หัวข้อที่มีการระบุไว้ในบทที่ 10 app เป็นต้องมีสำหรับนักเรียนวิศวกรรมวิทยาศาสตร์และผู้เชี่ยวชาญด้าน

ต่างให้การแก้ไขอย่างรวดเร็วและการอ้างอิงถึงหัวข้อที่สำคัญเช่นรายละเอียดของบันทึกแฟลชการ์ดก็จะทำให้มันง่ายและมีประโยชน์สำหรับนักเรียนหรือมืออาชีพเพื่อให้ครอบคลุมหลักสูตรการเรียนการสอนได้อย่างรวดเร็วก่อนที่จะสอบหรือการสัมภาษณ์สำหรับงาน

ติดตามการเรียนรู้ของคุณตั้งระบบเตือนแก้ไขวัสดุการศึกษา, เพิ่มหัวข้อที่ชื่นชอบแบ่งปันหัวข้อเกี่ยวกับสื่อสังคม

นอกจากนี้คุณยังสามารถบล็อกเกี่ยวกับวิศวกรรมเทคโนโลยีนวัตกรรมที่เพิ่งเริ่มต้นวิศวกรรมงานวิจัยวิทยาลัยการปรับปรุงสถาบันการเชื่อมโยงข้อมูลเกี่ยวกับวัสดุหลักสูตรและโปรแกรมการศึกษาจากมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ของคุณหรือที่ http://www.engineeringapps.net/

ใช้ app วิศวกรรมประโยชน์เช่นการกวดวิชาของคุณหนังสือดิจิตอลคู่มืออ้างอิงสำหรับหลักสูตรเนื้อหาหลักสูตรการทำงานโครงการร่วมกันมุมมองของคุณในบล็อก

บางส่วนของหัวข้อที่ครอบคลุมในการตรวจสอบคือ:

1) ลงทะเบียนการจัดสรรและการกำหนด

2) ขี้เกียจโค้ดโมชั่นอัลกอริทึม

3) เมทริกซ์คูณ: ตัวอย่างในเชิงลึก

4) หัวข้อ Rsa 1

5) รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม

6) ความเป็นมาของเครือข่ายประสาท

7) สถาปัตยกรรมเครือข่าย

8) ปัญญาประดิษฐ์ของเครือข่ายประสาท

9) การเป็นตัวแทนความรู้

10) สมองมนุษย์

11) รูปแบบของเซลล์ประสาท

12) เป็นเครือข่ายประสาทกำกับกราฟ

13) แนวคิดของเวลาในการโครงข่ายประสาทเทียม

14) ส่วนประกอบของโครงข่ายประสาทเทียม

15) เครือข่ายที่

16) เซลล์ประสาทอคติ

17) เซลล์ประสาทแทน

18) คำสั่งของการเปิดใช้งาน

19) รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับกระบวนการเรียนรู้

20) กรอบความคิดของการเรียนรู้

21) รูปแบบการฝึกอบรมและการป้อนข้อมูลการเรียนการสอน

22) โดยใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม

23) การเรียนรู้และการวัดผิดพลาด

24) ขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพการไล่โทนสี

25) ปัญหาที่เป็นแบบอย่างที่อนุญาตให้มีการทดสอบกลยุทธ์การเรียนรู้ด้วยตนเองรหัส

26) การเรียนรู้กฎ Hebbian

27) ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม

28) ระบบผู้เชี่ยวชาญ

29) ระบบฟัซซี่วิศวกรรมความรู้

30) โครงข่ายประสาทวิศวกรรมความรู้

31) เครือข่ายฟีดไปข้างหน้า

32) เดอะ Perceptron, แพร่กระจายย้อนกลับและตัวแปรของมัน

33) คำ Perceptron ชั้นเดียว

34) เป็น Linear แยก

35) คำ Perceptron หลาย

36) แพร่กระจายย้อนกลับยืดหยุ่น

37) การกำหนดค่าเริ่มต้นของหลาย Perceptron

38) ปัญหาการเข้ารหัส 8-3-8

39) การขยายพันธุ์กลับของข้อผิดพลาด

40) ส่วนประกอบและโครงสร้างของเครือข่าย RBF

41) การประมวลผลข้อมูลของเครือข่าย RBF

42) การรวมของระบบสมการและกลยุทธ์การไล่ระดับสี

43) ศูนย์บริการและความกว้างของเซลล์ประสาท RBF

44) การเจริญเติบโตของเครือข่าย RBF อัตโนมัติปรับความหนาแน่นของเซลล์ประสาท

45) การเปรียบเทียบเครือข่าย RBF และเพอร์เซปตรอนหลาย

46) เครือข่าย Perceptron เหมือนกำเริบ

47) เครือข่าย Elman

48) การฝึกอบรมเครือข่ายที่เกิดขึ้นอีก

49) เครือข่าย Hopfield

50) เมทริกซ์น้ำหนัก

51) ออโต้สมาคมและการประยุกต์ใช้แบบดั้งเดิม

52) Heteroassociation และอุปมาเพื่อการจัดเก็บข้อมูลของระบบประสาท

53) เครือข่าย Hopfield อย่างต่อเนื่อง

54) ควอน

55) codebook เวกเตอร์

56) การปรับเปลี่ยนทฤษฎี Resonance

57) Kohonen จัดการตนเอง Topological แผนที่

58) Unsupervised คุณสมบัติของตัวเองจัดแผนที่

59) การเรียนรู้เวกเตอร์อัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้ภายใต้การควบคุม

60) สมาคมรูปแบบ

61) เครือข่าย Hopfield

62) ข้อ จำกัด ในการใช้เครือข่าย Hopfield

แต่ละหัวข้อจะสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรมสมการและรูปแบบอื่น ๆ ของการเป็นตัวแทนกราฟิกสำหรับการเรียนรู้ที่ดีและความเข้าใจอย่างรวดเร็ว

เครือข่ายประสาทระบบเลือนเป็นส่วนหนึ่งของสมองและความรู้ความเข้าใจวิทยาศาสตร์ AI วิทยาการคอมพิวเตอร์เรียนรู้เครื่องไฟฟ้าอิเล็กทรอนิกส์หลักสูตรการศึกษาด้านวิศวกรรมความรู้และเทคโนโลยีหลักสูตรปริญญาที่มหาวิทยาลัยต่างๆ