Neural network fuzzy systems

การวิเคราะห์แอพ Android และการทบทวน: Neural network fuzzy systems พัฒนาโดย Engineering Wale Baba จดทะเบียนในหมวดหมู่ การศึกษา เวอร์ชันปัจจุบันคือ 11.0 อัปเดตเมื่อ 04/09/2024 ตามความเห็นของผู้ใช้ใน Google Play: Neural network fuzzy systems ได้รับการติดตั้งมากกว่า 2 พัน ปัจจุบัน Neural network fuzzy systems มีรีวิว 9 คะแนนเฉลี่ย 3.6 ดาว

แอพนี้เป็นคู่มือฟรีที่สมบูรณ์ของระบบ Neuro fuzzy หรือโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งครอบคลุมหัวข้อสำคัญ บันทึกย่อ เนื้อหาในหลักสูตร

แอปโครงข่ายประสาทเทียมนี้ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้ การแก้ไข การอ้างอิงอย่างรวดเร็วในขณะสอบและการสัมภาษณ์

แอพนี้ครอบคลุมหัวข้อที่เกี่ยวข้องส่วนใหญ่และคำอธิบายโดยละเอียดพร้อมหัวข้อพื้นฐานทั้งหมด

บางหัวข้อที่ครอบคลุมในแอประบบเครือข่ายประสาทเทียมคือ:

1) ลงทะเบียนการจัดสรรและมอบหมาย
2) อัลกอริทึม Lazy-Code-Motion
3) คูณเมทริกซ์: ตัวอย่างเชิงลึก
4) Rsa หัวข้อ 1
5) ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม
6) ประวัติโครงข่ายประสาทเทียม
7) สถาปัตยกรรมเครือข่าย
8) ปัญญาประดิษฐ์ของโครงข่ายประสาทเทียม
9) การแสดงความรู้
10) สมองของมนุษย์
11) โมเดลของเซลล์ประสาท
12) โครงข่ายประสาทเทียมเป็นกราฟโดยตรง
13) แนวคิดของเวลาในโครงข่ายประสาทเทียม
14) ส่วนประกอบของโครงข่ายประสาทเทียม
15) โทโพโลยีเครือข่าย
16) เซลล์ประสาทอคติ
17) เป็นตัวแทนของเซลล์ประสาท
18) ลำดับการเปิดใช้งาน
19) กระบวนการเรียนรู้เบื้องต้น
20) กระบวนทัศน์ของการเรียนรู้
21) รูปแบบการฝึกอบรมและการป้อนข้อมูลการสอน
22) การใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม
23) การเรียนรู้เส้นโค้งและการวัดข้อผิดพลาด
24) ขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสี
25) ปัญหาที่เป็นแบบอย่างช่วยให้สามารถทดสอบกลยุทธ์การเรียนรู้ด้วยตนเองได้
26) กฎการเรียนรู้ภาษาฮิบเบียน
27) ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม
28) ระบบผู้เชี่ยวชาญ
29) ระบบฟัซซี่สำหรับวิศวกรรมความรู้
30) โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับวิศวกรรมความรู้
31) เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ด
32) การรับรู้ การขยายพันธุ์หลังและรูปแบบต่างๆ
33) การรับรู้ชั้นเดียว
34) ความสามารถในการแยกเชิงเส้น
35) การรับรู้หลายชั้น
36) การขยายพันธุ์ด้านหลังแบบยืดหยุ่น
37) การกำหนดค่าเริ่มต้นของการรับรู้หลายชั้น
38) ปัญหาการเข้ารหัส 8-3-8
39) การแพร่กระจายกลับของข้อผิดพลาด
40) องค์ประกอบและโครงสร้างของเครือข่าย RBF
41) การประมวลผลข้อมูลของเครือข่าย RBF
42) การรวมกันของระบบสมการและกลยุทธ์การไล่ระดับสี
43) ศูนย์และความกว้างของเซลล์ประสาท RBF
44) การขยายเครือข่าย RBF จะปรับความหนาแน่นของเซลล์ประสาทโดยอัตโนมัติ
45) การเปรียบเทียบเครือข่าย RBF และการรับรู้หลายชั้น
46) เครือข่ายเหมือน perceptron ที่เกิดซ้ำ
47) เครือข่ายเอลมัน
48) การฝึกอบรมเครือข่ายที่เกิดซ้ำ
49) เครือข่ายฮอปฟีลด์
50) เมทริกซ์น้ำหนัก
51) สมาคมรถยนต์และแอปพลิเคชันดั้งเดิม
52) การเชื่อมโยงแบบเฮเทอโรแอสโซซิเอชันและความคล้ายคลึงกับการจัดเก็บข้อมูลของระบบประสาท
53) เครือข่ายฮอปฟีลด์ต่อเนื่อง
54) การหาปริมาณ
55) เวกเตอร์สมุดรหัส
56) ทฤษฎีการปรับเรโซแนนซ์
57) Kohonen Self-Organizing Topological แผนที่
58) แผนที่คุณสมบัติการจัดระเบียบตนเองโดยไม่ได้รับการดูแล
59) การเรียนรู้อัลกอริธึมการหาปริมาณเวกเตอร์สำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
60) ความสัมพันธ์แบบแผน
61) เครือข่ายฮอปฟิลด์
62) ข้อจำกัดในการใช้เครือข่าย Hopfield

หัวข้อทั้งหมดไม่อยู่ในรายการเนื่องจากข้อจำกัดของอักขระ

แต่ละหัวข้อจะสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรม สมการ และรูปแบบอื่นๆ ของการแสดงกราฟิกเพื่อการเรียนรู้และความเข้าใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

คุณสมบัติ :
* บทที่ฉลาดสมบูรณ์หัวข้อ
* เค้าโครง UI ที่หลากหลาย
* โหมดอ่านที่สะดวกสบาย
* หัวข้อการสอบที่สำคัญ
* ส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่ง่ายมาก
* ครอบคลุมหัวข้อส่วนใหญ่
* คลิกเดียวรับหนังสือทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
* เนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ
* รูปภาพที่ปรับให้เหมาะกับมือถือ

แอพนี้มีประโยชน์สำหรับการอ้างอิงอย่างรวดเร็ว การแก้ไขแนวคิดทั้งหมดสามารถทำได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงโดยใช้แอพนี้

Neuro fuzzy system หรือ Neural network เป็นส่วนหนึ่งของ Brain and Cognitive Sciences, AI, วิทยาการคอมพิวเตอร์, แมชชีนเลิร์นนิง, ไฟฟ้า, อิเล็กทรอนิกส์, หลักสูตรการศึกษาด้านวิศวกรรมความรู้ และหลักสูตรปริญญาด้านเทคโนโลยีในมหาวิทยาลัยต่างๆ

แทนที่จะให้คะแนนเราที่ต่ำกว่า โปรดส่งอีเมลถึงข้อสงสัย ปัญหา และให้คะแนนและข้อเสนอแนะที่มีค่าแก่เรา เพื่อให้เราสามารถพิจารณาสำหรับการอัปเดตในอนาคต เรายินดีที่จะแก้ปัญหาให้กับคุณ

Read more