Neural network fuzzy systems

Android -App -Analyse Und -Übersicht: Neural network fuzzy systems, Entwickelt Von Engineering Wale Baba. In Der Kategorie Lernen Aufgeführt. Die Aktuelle Version Ist 11.0, Aktualisiert Unter 04/09/2024 . Laut Benutzern Bewertungen Auf Google Play: Neural network fuzzy systems. Über 2 Tausend -Installationen Erreicht. Neural network fuzzy systems Hat Derzeit 9 Bewertungen, Durchschnittliche Bewertung 3.6 Stars

Die App ist ein komplettes kostenloses Handbuch für Neuro-Fuzzy-Systeme oder neuronale Netze, die wichtige Themen, Notizen und Materialien zum Kurs abdecken.

Diese neuronale Netzwerk-App ist für schnelles Lernen, Überarbeiten, Referenzen zum Zeitpunkt von Prüfungen und Vorstellungsgesprächen konzipiert.

Diese App deckt die meisten verwandten Themen ab und enthält detaillierte Erklärungen zu allen grundlegenden Themen.

Einige der Themen, die in der Fuzzy-System-App für neuronale Netzwerke behandelt werden, sind:

1) Registerzuweisung und Zuordnung
2) Der Lazy-Code-Motion-Algorithmus
3) Matrixmultiplikation: Ein ausführliches Beispiel
4) Rsa-Thema 1
5) Einführung in neuronale Netze
6) Geschichte der neuronalen Netze
7) Netzwerkarchitekturen
8) Künstliche Intelligenz des neuronalen Netzes
9) Wissensdarstellung
10) Menschliches Gehirn
11) Modell eines Neurons
12) Neuronales Netzwerk als gerichteter Graph
13) Das Zeitkonzept in neuronalen Netzen
14) Komponenten neuronaler Netze
15) Netzwerktopologien
16) Das Bias-Neuron
17) Stellt Neuronen dar
18) Aktivierungsreihenfolge
19) Einführung in den Lernprozess
20) Paradigmen des Lernens
21) Trainingsmuster und Lehrinput
22) Verwenden von Trainingsbeispielen
23) Lernkurve und Fehlermessung
24) Gradientenoptimierungsverfahren
25) Exemplarische Aufgaben ermöglichen das Testen von selbstkodierten Lernstrategien
26) Hebbsche Lernregel
27) Genetische Algorithmen
28) Expertensysteme
29) Fuzzy-Systeme für Knowledge Engineering
30) Neuronale Netze für Knowledge Engineering
31) Feedforward-Netzwerke
32) Das Perzeptron, Backpropagation und seine Varianten
33) Ein einschichtiges Perzeptron
34) Lineare Trennbarkeit
35) Ein mehrschichtiges Perzeptron
36) Widerstandsfähige Backpropagation
37) Anfangskonfiguration eines mehrschichtigen Perzeptrons
38) Das 8-3-8-Kodierungsproblem
39) Rückfortpflanzung des Fehlers
40) Komponenten und Struktur eines RBF-Netzwerks
41) Informationsverarbeitung eines RBF-Netzes
42) Kombinationen aus Gleichungssystem und Gradientenstrategien
43) Zentren und Breiten von RBF-Neuronen
44) Wachsende RBF-Netzwerke passen automatisch die Neuronendichte an
45) Vergleich von RBF-Netzwerken und mehrschichtigen Perceptrons
46) Wiederkehrende Perzeptron-ähnliche Netzwerke
47) Elman-Netzwerke
48) Training wiederkehrender Netzwerke
49) Hopfield-Netzwerke
50) Gewichtsmatrix
51) Auto-Assoziation und traditionelle Anwendung
52) Heteroassoziation und Analogien zur neuronalen Datenspeicherung
53) Kontinuierliche Hopfield-Netzwerke
54) Quantisierung
55) Codebook-Vektoren
56) Adaptive Resonanztheorie
57) Selbstorganisierende topologische Kohonen-Karten
58) Unüberwachte selbstorganisierende Merkmalskarten
59) Lernvektorquantisierungsalgorithmen für überwachtes Lernen
60) Musterassoziationen
61) Das Hopfield-Netzwerk
62) Einschränkungen bei der Verwendung des Hopfield-Netzwerks

Aufgrund von Zeichenbeschränkungen sind nicht alle Themen aufgeführt.

Jedes Thema ist komplett mit Diagrammen, Gleichungen und anderen Formen der grafischen Darstellung für besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Merkmale :
* Kapitelweise vollständige Themen
* Umfangreiches UI-Layout
* Komfortabler Lesemodus
* Wichtige Prüfungsthemen
* Sehr einfache Benutzeroberfläche
* Decken Sie die meisten Themen ab
* Ein Klick bezieht sich auf alle Bücher
* Für Mobilgeräte optimierter Inhalt
* Für Mobilgeräte optimierte Bilder

Diese App wird zum schnellen Nachschlagen nützlich sein. Die Überarbeitung aller Konzepte kann mit dieser App innerhalb von mehreren Stunden abgeschlossen werden.

Neuro-Fuzzy-Systeme oder neuronale Netze sind Teil von Gehirn- und Kognitionswissenschaften, KI, Informatik, maschinellem Lernen, Elektrotechnik, Elektronik, Wissensingenieur-Ausbildungskursen und Technologie-Studiengängen an verschiedenen Universitäten.

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