Neural network fuzzy systems

Phân Tích Và Đánh Giá Ứng Dụng Android: Neural network fuzzy systems, Được Phát Triển Bởi Engineering Wale Baba. Được Liệt Kê Trong Danh Mục Giáo Dục. Phiên Bản Hiện Tại Là 11.0, Được Cập Nhật Vào Ngày 04/09/2024 . Theo Đánh Giá Của Người Dùng Trên Google Play: Neural network fuzzy systems. Đạt Được Hơn 2 Ngàn Cài Đặt. Neural network fuzzy systems Hiện Có Đánh Giá 9, Xếp Hạng Trung Bình 3.6 Sao

Ứng dụng này là một cẩm nang hoàn chỉnh miễn phí về hệ thống mờ Neuro hoặc mạng lưới thần kinh bao gồm các chủ đề, ghi chú, tài liệu quan trọng về khóa học.

Ứng dụng mạng thần kinh này được thiết kế để học nhanh, sửa đổi, tham khảo tại thời điểm kiểm tra và phỏng vấn.

Ứng dụng này bao gồm hầu hết các chủ đề liên quan và Giải thích chi tiết với tất cả các chủ đề cơ bản.

Một số chủ đề được đề cập trong ứng dụng Hệ thống mờ mạng thần kinh là:

1) Đăng ký Phân bổ và Chuyển nhượng
2) Thuật toán Lazy-Code-Motion
3) Nhân ma trận: Ví dụ về độ sâu
4) Rsa chủ đề 1
5) Giới thiệu về mạng thần kinh
6) Lịch sử của mạng nơ-ron
7) Kiến trúc mạng
8) Trí tuệ nhân tạo của mạng thần kinh
9) Biểu diễn tri thức
10) Bộ não con người
11) Mô hình của một tế bào thần kinh
12) Mạng thần kinh dưới dạng đồ thị hướng
13) Khái niệm thời gian trong mạng nơ-ron
14) Các thành phần của mạng thần kinh
15) Cấu trúc liên kết mạng
16) Tế bào thần kinh thiên vị
17) Đại diện cho các tế bào thần kinh
18) Thứ tự kích hoạt
19) Giới thiệu về quá trình học tập
20) Mô hình học tập
21) Mô hình đào tạo và đầu vào giảng dạy
22) Sử dụng các mẫu đào tạo
23) Đường cong học tập và phép đo sai số
24) Thủ tục tối ưu hóa Gradient
25) Các bài toán mẫu cho phép thử nghiệm các chiến lược học tập tự mã hóa
26) Quy tắc học tiếng Hebbian
27) Các thuật toán di truyền
28) Hệ thống chuyên gia
29) Hệ thống mờ cho kỹ thuật tri thức
30) Mạng thần kinh cho kỹ thuật tri thức
31) Mạng chuyển tiếp
32) Perceptron, backpropagation và các biến thể của nó
33) Một perceptron một lớp
34) Khả năng phân tách tuyến tính
35) Perceptron nhiều lớp
36) Nhân giống có khả năng phục hồi
37) Cấu hình ban đầu của perceptron nhiều lớp
38) Sự cố mã hóa 8-3-8
39) Sự lan truyền ngược của lỗi
40) Các thành phần và cấu trúc của mạng RBF
41) Xử lý thông tin của mạng RBF
42) Sự kết hợp của hệ phương trình và chiến lược gradient
43) Trung tâm và độ rộng của nơron RBF
44) Các mạng RBF đang phát triển sẽ tự động điều chỉnh mật độ nơ-ron
45) So sánh mạng RBF và perceptron nhiều lớp
46) Các mạng giống perceptron lặp lại
47) Các mạng Elman
48) Đào tạo mạng lặp lại
49) Mạng Hopfield
50) Ma trận trọng lượng
51) Liên kết tự động và ứng dụng truyền thống
52) Heteroassociation và loại suy đối với lưu trữ dữ liệu thần kinh
53) Mạng Hopfield liên tục
54) Lượng tử hóa
55) Vectơ sách mã
56) Lý thuyết cộng hưởng thích ứng
57) Bản đồ tôpô tự tổ chức của Kohonen
58) Bản đồ tính năng tự tổ chức không được giám sát
59) Học thuật toán lượng tử hóa vectơ để học có giám sát
60) Hiệp hội hoa văn
61) Mạng Hopfield
62) Những hạn chế khi sử dụng mạng Hopfield

Tất cả các chủ đề không được liệt kê vì giới hạn ký tự.

Mỗi chủ đề có đầy đủ các sơ đồ, phương trình và các dạng biểu diễn đồ họa khác để giúp học tập tốt hơn và hiểu nhanh hơn.

Đặc trưng :
* Chủ đề hoàn thành chương khôn ngoan
* Bố cục giao diện người dùng phong phú
* Chế độ đọc thoải mái
* Chủ đề kỳ thi quan trọng
* Giao diện người dùng rất đơn giản
* Bao gồm hầu hết các chủ đề
* Một cú nhấp chuột để có được Tất cả Sách liên quan
* Nội dung được tối ưu hóa cho điện thoại di động
* Hình ảnh được tối ưu hóa cho thiết bị di động

Ứng dụng này sẽ hữu ích để tham khảo nhanh chóng. Việc sửa đổi tất cả các khái niệm có thể được hoàn thành trong vòng vài giờ sử dụng ứng dụng này.

Hệ thống mờ thần kinh hoặc Mạng thần kinh là một phần của Khoa học Não bộ và Nhận thức, AI, khoa học máy tính, máy học, điện, điện tử, các khóa học giáo dục kỹ thuật tri thức và các chương trình cấp bằng công nghệ tại các trường đại học khác nhau.

Thay vì đánh giá thấp hơn cho chúng tôi, vui lòng gửi thư cho chúng tôi các thắc mắc, vấn đề của bạn và cung cấp cho chúng tôi Xếp hạng và Đề xuất có giá trị Để chúng tôi có thể xem xét nó cho các Bản cập nhật trong tương lai. Chúng tôi sẽ rất vui khi giải quyết chúng cho bạn.

Read more