Neural network fuzzy systems

Анализ И Обзор Приложения Android: Neural network fuzzy systems, Разработанный Engineering Wale Baba. Перечислен В Категории Образование. Текущая Версия-11.0, Обновленная На 04/09/2024 . Согласно Обзорам Пользователей В Google Play: Neural network fuzzy systems. Достигнуто Более 2 Тысяча Установок. Neural network fuzzy systems В Настоящее Время Имеет 9 Обзоров, Средний Рейтинг 3.6 Звезд

Приложение представляет собой полный бесплатный справочник по Нейро-нечетким системам или Нейронной сети, который охватывает важные темы, заметки, материалы по курсу.

Это приложение нейронной сети предназначено для быстрого обучения, пересмотра, справок во время экзаменов и собеседований.

Это приложение охватывает большинство связанных тем и подробное объяснение всех основных тем.

Вот некоторые из тем, затронутых в приложении нечетких систем нейронных сетей:

1) Регистрация распределения и присвоения
2) Алгоритм ленивого кода-движения
3) Матричное умножение: подробный пример
4) Rsa тема 1
5) Введение в нейронные сети
6) История нейронных сетей
7) Сетевые архитектуры
8) Искусственный интеллект нейронной сети
9) Представление знаний
10) Человеческий мозг
11) Модель нейрона
12) Нейронная сеть как ориентированный граф
13) Понятие времени в нейронных сетях
14) Компоненты нейронных сетей
15) Сетевые топологии
16) Нейрон смещения
17) Представление нейронов
18) Порядок активации
19) Введение в процесс обучения
20) Парадигмы обучения
21) Шаблоны обучения и ввод данных для обучения
22) Использование обучающих выборок
23) Кривая обучения и измерение ошибок
24) Процедуры оптимизации градиента
25) Образцовые задачи позволяют тестировать самокодированные стратегии обучения.
26) Правило обучения Хебба
27) Генетические алгоритмы
28) Экспертные системы
29) Нечеткие системы для инженерии знаний
30) Нейронные сети для инженерии знаний
31) Сети прямой связи
32) Персептрон, обратное распространение и его варианты
33) Однослойный персептрон
34) Линейная разделимость
35) Многослойный персептрон
36) Устойчивое обратное распространение
37) Начальная конфигурация многослойного персептрона
38) Проблема кодирования 8-3-8
39) Обратное распространение ошибки
40) Компоненты и структура сети RBF
41) Обработка информации сети RBF
42) Комбинации системы уравнений и градиентных стратегий
43) Центры и ширины нейронов RBF
44) Растущие сети RBF автоматически регулируют плотность нейронов.
45) Сравнение сетей RBF и многослойных персептронов
46) Рекуррентные перцептроноподобные сети
47) Сети Эльмана
48) Обучение рекуррентных сетей
49) Сети Хопфилда
50) Весовая матрица
51) Автоматическая ассоциация и традиционное приложение
52) Гетероассоциация и аналогии с хранением нейронных данных
53) Непрерывные сети Хопфилда
54) Квантование
55) Векторы кодовой книги
56) Теория адаптивного резонанса
57) Самоорганизующиеся топологические карты Кохонена
58) Неконтролируемые самоорганизующиеся карты функций
59) Изучение алгоритмов векторного квантования для контролируемого обучения
60) Ассоциации шаблонов
61) Сеть Хопфилда
62) Ограничения на использование сети Хопфилда

Не все темы перечислены из-за ограничений по количеству символов.

Каждая тема снабжена диаграммами, уравнениями и другими формами графического представления для лучшего изучения и быстрого понимания.

Функции :
* Главы полные темы
* Богатый макет пользовательского интерфейса
* Комфортный режим чтения
* Важные темы экзамена
* Очень простой пользовательский интерфейс
* Охватить большинство тем
* Один щелчок, чтобы получить связанную всю книгу
* Контент, оптимизированный для мобильных устройств
* Мобильные оптимизированные изображения

Это приложение будет полезно для быстрого ознакомления. С помощью этого приложения пересмотр всех концепций может быть завершен в течение нескольких часов.

Нейро-нечеткие системы или нейронные сети являются частью мозговых и когнитивных наук, искусственного интеллекта, информатики, машинного обучения, электрики, электроники, образовательных курсов по инженерии знаний и программ получения технологических степеней в различных университетах.

Вместо того, чтобы давать нам более низкую оценку, пожалуйста, напишите нам свои вопросы, проблемы и дайте нам ценную оценку и предложение, чтобы мы могли рассмотреть это для будущих обновлений. Мы будем рады решить их для вас.

Read more