Neural network fuzzy systems

Analýza A Revize Aplikací Pro Android: Neural network fuzzy systems, Vyvinuté Společností Engineering Wale Baba. Uvedeno V Kategorii Vzdělávání. Aktuální Verze Je 11.0, Aktualizována Na 04/09/2024 . Podle Recenzí Uživatelů Na Google Play: Neural network fuzzy systems. Dosaženo Více Než 2 Tisíc Instalací. Neural network fuzzy systems Má V Současné Době Recenze 9, Průměrné Hodnocení 3.6 Hvězd

Aplikace je kompletní bezplatná příručka Neuro fuzzy systémů nebo neuronové sítě, která pokrývá důležitá témata, poznámky, materiály o kurzu.

Tato aplikace neuronové sítě je navržena pro rychlé učení, revize, reference v době zkoušek a pohovorů.

Tato aplikace pokrývá většinu souvisejících témat a podrobné vysvětlení se všemi základními tématy.

Některá z témat pokrytých aplikací Neural network fuzzy systems jsou:

1) Zaregistrujte přidělení a přiřazení
2) Algoritmus Lazy-Code-Motion
3) Matrix Multiply: Hloubkový příklad
4) Téma Rsa 1
5) Úvod do neuronových sítí
6) Historie neuronových sítí
7) Síťové architektury
8) Umělá inteligence neuronových sítí
9) Reprezentace znalostí
10) Lidský mozek
11) Model neuronu
12) Neuronová síť jako řízený graf
13) Pojem času v neuronových sítích
14) Komponenty neuronových sítí
15) Síťové topologie
16) Zkreslený neuron
17) Reprezentace neuronů
18) Pořadí aktivace
19) Úvod do procesu učení
20) Paradigmata učení
21) Tréninkové vzory a výukové vstupy
22) Použití tréninkových vzorků
23) Křivka učení a měření chyb
24) Postupy optimalizace gradientu
25) Vzorové problémy umožňují testování samokódovaných učebních strategií
26) Hebbovo pravidlo učení
27) Genetické algoritmy
28) Expertní systémy
29) Fuzzy systémy pro znalostní inženýrství
30) Neuronové sítě pro znalostní inženýrství
31) Dopředné sítě
32) Perceptron, zpětné šíření a jeho varianty
33) Jednovrstvý perceptron
34) Lineární oddělitelnost
35) Vícevrstvý perceptron
36) Odolné zpětné šíření
37) Počáteční konfigurace vícevrstvého perceptronu
38) Problém s kódováním 8-3-8
39) Zpětné šíření chyby
40) Komponenty a struktura sítě RBF
41) Informační zpracování sítě RBF
42) Kombinace soustav rovnic a gradientních strategií
43) Středy a šířky RBF neuronů
44) Rostoucí sítě RBF automaticky upravují hustotu neuronů
45) Porovnání RBF sítí a vícevrstvých perceptronů
46) Rekurentní sítě podobné perceptronům
47) Elmanovy sítě
48) Školení rekurentních sítí
49) Hopfieldovy sítě
50) Matice hmotnosti
51) Automatická asociace a tradiční aplikace
52) Heteroasociace a analogie k ukládání neuronových dat
53) Spojité Hopfieldovy sítě
54) Kvantování
55) Číselník vektorů
56) Teorie adaptivní rezonance
57) Kohonen Samoorganizující se topologické mapy
58) Mapy samoorganizujících se funkcí bez dozoru
59) Učení vektorových kvantizačních algoritmů pro řízené učení
60) Asociace vzorů
61) Síť Hopfield
62) Omezení používání sítě Hopfield

Všechna témata nejsou uvedena kvůli omezení počtu znaků.

Každé téma je doplněno diagramy, rovnicemi a dalšími formami grafických znázornění pro lepší učení a rychlé porozumění.

Funkce :
* Po kapitolách úplná témata
* Bohaté rozvržení uživatelského rozhraní
* Pohodlný režim čtení
* Důležitá témata zkoušek
* Velmi jednoduché uživatelské rozhraní
* Pokrývají většinu témat
* Jedním kliknutím získáte související All Book
* Obsah optimalizovaný pro mobily
* Obrázky optimalizované pro mobily

Tato aplikace bude užitečná pro rychlou orientaci. Revize všech konceptů může být dokončena během několika hodin pomocí této aplikace.

Neuro fuzzy systémy nebo neuronová síť je součástí mozkových a kognitivních věd, umělé inteligence, informatiky, strojového učení, elektrotechniky, elektroniky, vzdělávacích kurzů znalostního inženýrství a technologických studijních programů na různých univerzitách.

Místo nižšího hodnocení nám prosím pošlete e-mail se svými dotazy, problémy a poskytněte nám cenné hodnocení a návrhy, abychom to mohli zvážit pro budoucí aktualizace. Rádi je za vás vyřešíme.

Read more