Neural network fuzzy systems 5.4

Về Neural network fuzzy systems

Ứng dụng này là một cuốn sổ tay miễn phí hoàn chỉnh của mạng & thần kinh, hệ thống mờ bao gồm các chủ đề quan trọng, ghi chú, tài liệu, tin tức & blog về khóa học. Tải xuống Ứng dụng dưới dạng tài liệu tham khảo & sách kỹ thuật số cho & Khoa học não bộ và nhận thức, AI, khoa học máy tính, học máy, các chương trình kỹ thuật kiến thức và các khóa học cấp bằng.  Ứng dụng hữu ích này liệt kê 149 chủ đề với ghi chú chi tiết, sơ đồ, phương trình, công thức & tài liệu khóa học, các chủ đề được liệt kê trong 10 chương. Ứng dụng này phải có cho tất cả các sinh viên khoa học kỹ thuật và các chuyên gia.  Ứng dụng cung cấp sửa đổi nhanh chóng và tham chiếu đến các chủ đề quan trọng như ghi chú thẻ flash chi tiết, nó giúp sinh viên hoặc chuyên gia dễ dàng và hữu ích để trang trải giáo trình khóa học một cách nhanh chóng trước kỳ thi hoặc phỏng vấn xin việc.  Theo dõi việc học của bạn, đặt lời nhắc, chỉnh sửa tài liệu học tập, thêm các chủ đề yêu thích, chia sẻ các chủ đề trên phương tiện truyền thông xã hội.  Bạn cũng có thể blog về công nghệ kỹ thuật, đổi mới, khởi nghiệp kỹ thuật, & nbsp; công việc nghiên cứu đại học, cập nhật viện, liên kết thông tin về tài liệu khóa học & các chương trình giáo dục từ điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn hoặc tại http://www.engineeringapps.net/.  Sử dụng ứng dụng kỹ thuật hữu ích này làm hướng dẫn của bạn, sách kỹ thuật số, hướng dẫn tham khảo cho giáo trình, tài liệu khóa học, công việc dự án, chia sẻ quan điểm của bạn trên blog.  Một số chủ đề được đề cập trong ứng dụng là: 1) Đăng ký phân bổ và chuyển nhượng 2) Thuật toán lazy-code-motion 3) Ma trận nhân lên: Một ví dụ chuyên sâu 4) Rsa chủ đề 1 5) Giới thiệu về mạng nơ-ron 6) Lịch sử của mạng lưới thần kinh 7) Kiến trúc mạng 8) Trí tuệ nhân tạo của mạng nơ-ron 9) Đại diện kiến thức 10) Bộ não con người 11) Mô hình của một tế bào thần kinh 12) Mạng thần kinh như một đồ thị đạo diễn 13) Khái niệm về thời gian trong các mạng thần kinh 14) Các thành phần của mạng thần kinh 15) Topo mạng 16) Các tế bào thần kinh thiên vị 17) Đại diện cho 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 mẫu đào tạo 23) Đường cong học tập và đo lường lỗi 24) Quy trình tối ưu hóa gradient 25) Các vấn đề mẫu mực cho phép thử nghiệm các chiến lược học tập tự mã hóa 26) Quy tắc học tập hebbian 27) Thuật toán di truyền 28) Hệ thống chuyên gia 29) Hệ thống mờ cho kiến thức kỹ thuật 30) Mạng nơ-ron cho kiến thức kỹ thuật 31) Feed-forward Networks 31) Feed-forward Networks 31) Feed-forward Networks 32) Perceptron, backpropagation và các biến thể của nó 33) Một perceptron lớp duy nhất 34) Tách tuyến tính 35) Một perceptron nhiều lớp 36) Backpropagation đàn hồi 37) Cấu hình ban đầu của một perceptron nhiều lớp 38) Vấn đề mã hóa 8-3-8 39) Trở lại tuyên truyền lỗi 40) Các thành phần và cấu trúc của một mạng RBF 41) Xử lý thông tin của một mạng RBF 42) Kết hợp hệ phương trình và chiến lược gradient 43) Trung tâm và chiều rộng của tế bào thần kinh RBF 44) Phát triển mạng RBF tự động điều chỉnh mật độ tế bào thần kinh 45) So sánh mạng RBF và perceptrons nhiều lớp 46) Mạng lưới giống như perceptron tái phát 47) Elman mạng 48) Đào tạo mạng lưới tái phát 49) Hopfield mạng 50) Ma trận trọng lượng 51) Tự động liên kết và ứng dụng truyền thống 52) Heteroassociation và tương tự như lưu trữ dữ liệu thần kinh 53) Mạng Hopfield liên tục 54) Lượng tử hóa 55) Vectơ codebook 56) Lý thuyết cộng hưởng thích ứng 57) Kohonen tự tổ chức bản đồ tôp 58) Bản đồ tính năng tự tổ chức không có giám sát 59) Học vector quantization thuật toán cho giám sát học tập 60) Mô hình Hiệp hội 61) Mạng Hopfield 62) Hạn chế sử dụng mạng Hopfield Mỗi chủ đề được hoàn thành với sơ đồ, phương trình và các hình thức khác của đại diện đồ họa cho việc học tập tốt hơn và hiểu biết nhanh chóng.