Neural network fuzzy systems

एंड्रॉइड ऐप विश्लेषण और समीक्षा: Neural network fuzzy systems, Engineering Wale Baba द्वारा विकसित। शिक्षा श्रेणी में सूचीबद्ध। वर्तमान संस्करण 11.0 है, 04/09/2024 पर अपडेट किया गया है। Google Play पर उपयोगकर्ताओं की समीक्षा के अनुसार: Neural network fuzzy systems। 2 हज़ार इंस्टॉल से अधिक हासिल किया। Neural network fuzzy systems में वर्तमान में 9 समीक्षाएं हैं, औसत रेटिंग 3.6 सितारे

ऐप न्यूरो फ़ज़ी सिस्टम या न्यूरल नेटवर्क की एक पूर्ण निःशुल्क हैंडबुक है जो पाठ्यक्रम पर महत्वपूर्ण विषयों, नोट्स, सामग्री को कवर करती है।

यह तंत्रिका नेटवर्क ऐप परीक्षा और साक्षात्कार के समय त्वरित सीखने, संशोधन, संदर्भों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह ऐप अधिकांश संबंधित विषयों को कवर करता है और सभी मूल विषयों के साथ विस्तृत विवरण देता है।

तंत्रिका नेटवर्क फ़ज़ी सिस्टम ऐप में शामिल कुछ विषय हैं:

1) आवंटन और असाइनमेंट रजिस्टर करें
2) लेज़ी-कोड-मोशन एल्गोरिथम
3) मैट्रिक्स गुणा: एक गहन उदाहरण
4) रुपये विषय 1
5) तंत्रिका नेटवर्क का परिचय
6) तंत्रिका नेटवर्क का इतिहास
7) नेटवर्क आर्किटेक्चर
8) तंत्रिका नेटवर्क की कृत्रिम बुद्धिमत्ता
9) ज्ञान प्रतिनिधित्व
10) मानव मस्तिष्क
11) एक न्यूरॉन का मॉडल
12) एक निर्देशित ग्राफ के रूप में तंत्रिका नेटवर्क
13) तंत्रिका नेटवर्क में समय की अवधारणा
14) तंत्रिका नेटवर्क के घटक
15) नेटवर्क टोपोलॉजी
16) बायस न्यूरॉन
17) न्यूरॉन्स का प्रतिनिधित्व
18) सक्रियण का क्रम
19) सीखने की प्रक्रिया का परिचय
20) सीखने के प्रतिमान
21) प्रशिक्षण पैटर्न और शिक्षण इनपुट
22) प्रशिक्षण नमूनों का उपयोग करना
23) सीखने की अवस्था और त्रुटि माप
24) ढाल अनुकूलन प्रक्रियाएं
25) अनुकरणीय समस्याएं स्व-कोडित सीखने की रणनीतियों का परीक्षण करने की अनुमति देती हैं
26) हेबियन सीखने का नियम
27) आनुवंशिक एल्गोरिथम
28) विशेषज्ञ प्रणाली
29) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए फजी सिस्टम
30) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क
31) फ़ीड-फ़ॉरवर्ड नेटवर्क
32) परसेप्ट्रॉन, बैकप्रोपेगेशन और इसके वेरिएंट
33) सिंगल लेयर परसेप्ट्रोन
34) रैखिक पृथक्करण
35) एक बहुपरत परसेप्ट्रोन
36) लचीला Backpropagation
37) एक बहुपरत परसेप्ट्रोन का प्रारंभिक विन्यास
38) 8-3-8 एन्कोडिंग समस्या
39) त्रुटि का पिछला प्रसार
40) आरबीएफ नेटवर्क के घटक और संरचना
41) आरबीएफ नेटवर्क की सूचना प्रसंस्करण
42) समीकरण प्रणाली और ढाल रणनीतियों के संयोजन
43) आरबीएफ न्यूरॉन्स के केंद्र और चौड़ाई
44) बढ़ते आरबीएफ नेटवर्क स्वचालित रूप से न्यूरॉन घनत्व को समायोजित करते हैं
45) आरबीएफ नेटवर्क और बहुपरत परसेप्ट्रोन की तुलना करना
46) आवर्तक परसेप्ट्रोन जैसे नेटवर्क
47) एल्मन नेटवर्क
48) आवर्तक नेटवर्क का प्रशिक्षण
49) हॉपफील्ड नेटवर्क
50) वजन मैट्रिक्स
51) ऑटो एसोसिएशन और पारंपरिक अनुप्रयोग
52) तंत्रिका डेटा भंडारण के लिए विषमता और उपमाएं
53) सतत हॉपफील्ड नेटवर्क
54) परिमाणीकरण
55) कोडबुक वैक्टर
56) अनुकूली अनुनाद सिद्धांत
57) कोहोनन सेल्फ-ऑर्गनाइजिंग टोपोलॉजिकल मैप्स
58) अनियंत्रित स्व-व्यवस्थित फ़ीचर मैप्स
59) पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए वेक्टर क्वांटिज़ेशन एल्गोरिदम सीखना
60) पैटर्न एसोसिएशन
61) हॉपफील्ड नेटवर्क
62) हॉपफील्ड नेटवर्क का उपयोग करने की सीमाएं

वर्ण सीमाओं के कारण सभी विषय सूचीबद्ध नहीं हैं।

प्रत्येक विषय बेहतर सीखने और त्वरित समझ के लिए आरेखों, समीकरणों और अन्य प्रकार के चित्रमय प्रतिनिधित्व के साथ पूर्ण है।

विशेषताएँ :
* अध्याय वार पूर्ण विषय
* रिच यूआई लेआउट
*आरामदायक रीड मोड
*महत्वपूर्ण परीक्षा विषय
* बहुत ही सरल यूजर इंटरफेस
*अधिकांश विषयों को कवर करें
* एक क्लिक से संबंधित सभी पुस्तकें प्राप्त करें
* मोबाइल अनुकूलित सामग्री
* मोबाइल अनुकूलित छवियां

यह ऐप त्वरित संदर्भ के लिए उपयोगी होगा। इस ऐप का उपयोग करके सभी अवधारणाओं का संशोधन कई घंटों के भीतर समाप्त किया जा सकता है।

न्यूरो फ़ज़ी सिस्टम या तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न विश्वविद्यालयों में मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान, एआई, कंप्यूटर विज्ञान, मशीन लर्निंग, इलेक्ट्रिकल, इलेक्ट्रॉनिक्स, ज्ञान इंजीनियरिंग शिक्षा पाठ्यक्रम और प्रौद्योगिकी डिग्री कार्यक्रमों का हिस्सा है।

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