Neural network fuzzy systems

Android App Analyse Og Gjennomgang: Neural network fuzzy systems, Utviklet Av Engineering Wale Baba. Oppført I Læring -Kategori. Nåværende Versjon Er 11.0, Oppdatert 04/09/2024 . I Følge Brukere Anmeldelser På Google Play: Neural network fuzzy systems. Oppnådd Over 2 Tusen Installasjoner. Neural network fuzzy systems Har For Øyeblikket 9 Anmeldelser, Gjennomsnittlig Vurdering Av 3.6 Stjerner

Appen er en komplett gratis håndbok for Neuro fuzzy systems eller Neural Network som dekker viktige emner, notater, materialer på kurset.

Denne nevrale nettverksappen er designet for rask læring, revisjoner, referanser på tidspunktet for eksamener og intervjuer.

Denne appen dekker de fleste relaterte emner og detaljert forklaring med alle de grunnleggende emnene.

Noen av emnene som dekkes i Neural Network Fuzzy Systems-appen er:

1) Registrer Tildeling og Tildeling
2) Lazy-Code-Motion-algoritmen
3) Matrisemultiplikasjon: Et dyptgående eksempel
4) Rsa emne 1
5) Introduksjon til nevrale nettverk
6) Historie om nevrale nettverk
7) Nettverksarkitekturer
8) Kunstig intelligens av nevrale nettverk
9) Kunnskapsrepresentasjon
10) Menneskelig hjerne
11) Modell av en nevron
12) Nevralt nettverk som en rettet graf
13) Begrepet tid i nevrale nettverk
14) Komponenter av nevrale nettverk
15) Nettverkstopologier
16) Biasneuronen
17) Representerer nevroner
18) Rekkefølge for aktivering
19) Introduksjon til læringsprosess
20) Paradigmer for læring
21) Treningsmønstre og undervisningsinnspill
22) Bruk av treningsprøver
23) Læringskurve og feilmåling
24) Gradientoptimaliseringsprosedyrer
25) Eksemplariske problemer gir mulighet for å teste selvkodede læringsstrategier
26) Hebbisk læringsregel
27) Genetiske algoritmer
28) Ekspertsystemer
29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering
30) Nevrale nettverk for kunnskapsteknikk
31) Feed-forward-nettverk
32) Perceptronen, tilbakeforplantning og dens varianter
33) En enkeltlags perceptron
34) Lineær separerbarhet
35) En flerlags perceptron
36) Spenstig tilbakeforplantning
37) Innledende konfigurasjon av en flerlags perceptron
38) 8-3-8-kodingsproblemet
39) Tilbakespredning av feil
40) Komponenter og struktur i et RBF-nettverk
41) Informasjonsbehandling av et RBF-nettverk
42) Kombinasjoner av ligningssystem og gradientstrategier
43) Sentre og bredder av RBF-nevroner
44) Voksende RBF-nettverk justerer automatisk nevrontettheten
45) Sammenligning av RBF-nettverk og flerlagsperseptroner
46) Tilbakevendende perceptron-lignende nettverk
47) Elman-nettverk
48) Trening av tilbakevendende nettverk
49) Hopfield-nettverk
50) Vektmatrise
51) Autoforening og tradisjonell applikasjon
52) Heteroassosiasjon og analogier til nevral datalagring
53) Kontinuerlige Hopfield-nettverk
54) Kvantisering
55) Kodebokvektorer
56) Adaptiv resonansteori
57) Kohonen selvorganiserende topologiske kart
58) Selvorganiserende funksjonskart uten tilsyn
59) Lære vektorkvantiseringsalgoritmer for overvåket læring
60) Mønsterforeninger
61) Hopfield-nettverket
62) Begrensninger for bruk av Hopfield-nettverket

Alle emner er ikke oppført på grunn av tegnbegrensninger.

Hvert emne er komplett med diagrammer, ligninger og andre former for grafiske representasjoner for bedre læring og rask forståelse.

Egenskaper :
* Kapittelmessig komplette emner
* Rich UI Layout
* Komfortabel lesemodus
* Viktige eksamensemner
* Veldig enkelt brukergrensesnitt
* Dekker de fleste emner
* Ett klikk få relatert All Book
* Mobiloptimalisert innhold
* Mobiloptimaliserte bilder

Denne appen vil være nyttig for rask referanse. Revisjonen av alle konsepter kan fullføres innen flere timer ved å bruke denne appen.

Neuro fuzzy systems eller Neural network er en del av hjerne- og kognitivvitenskap, AI, informatikk, maskinlæring, elektro, elektronikk, kunnskapsingeniørutdanningskurs og teknologistudier ved ulike universiteter.

I stedet for å gi oss en lavere vurdering, vennligst send oss ​​dine spørsmål, problemer og gi oss verdifull vurdering og forslag, slik at vi kan vurdere det for fremtidige oppdateringer. Vi løser dem gjerne for deg.

Read more