Everyone

faadooengineers.com

Ice Cream Sandwich

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


app ที่ดีที่สุดบนเครือข่ายประสาทและระบบเลือนเรียนรู้หัวข้อในนาที

Neural network fuzzy systems

เวอร์ชั่นล่าสุดของNeural network fuzzy systems

เวอร์ชั่นอื่น