Neural network fuzzy systems на компьютер

Приложение представляет собой полный свободный справочник сети Neural, нечетких систем, которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости & блоги на курсе. Скачать приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для мозга и когнитивных наук, AI, информатики, машинного обучения, инженерных программ знаний и курсов на получение степени.

Это полезное приложение перечисляет 149 темы с подробными примечаниями, диаграммы, уравнения, формулы и материалы курса, темы перечислены в 10 главах. Приложение должно быть для всех студентов технических наук & профессионалов.

Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылки на важные темы, как подробного нот флэш-карты, что делает его легким и полезным для студента или профессионала, чтобы покрыть программу курса быстро, прежде чем ему экзамены или собеседование о приеме на работу.

Отслеживание обучения, установить напоминания, редактировать учебный материал, добавить любимые темы, поделиться темы в социальных медиа.

Вы можете также блог о технологии машиностроения, инноваций, инженерных стартапов, колледжа исследовательской работы, а также обновления института, информативный ссылки на учебные материалы & образовательные программы с вашего смартфона или планшета или на http://www.engineeringapps.net/.

Используйте этот полезный инженерное приложение в качестве учебника, цифровой книги, справочное руководство по учебной программе, материал курса, проектной работы, обмениваться мнениями на блоге.

Некоторые из тем, затронутых в приложении, являются:

1) распределение регистров и присвоение
2) Ленивый-Code-Motion Алгоритм
3) Матрица Multiply: Углубленный Пример
4) Rsa тема 1
5) Введение в нейронные сети
6) История нейронных сетей
7) сетевых архитектур
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) Уклон нейрон
17) Представляющие нейроны
18) Порядок активации
19) Введение в учебный процесс
20) Парадигмы обучения
21) Учебные модели и Учебный вход
22) Использование обучающих выборок
23) кривой обучения и погрешность измерения
24) Градиент процедуры оптимизации
25) Типичные проблемы позволяют для тестирования стратегий самостоятельно кодировкой обучения
26) Хебба обучения
27) Генетические алгоритмы
28) Экспертные системы
29) Нечеткие системы для инженерии знаний
30) нейронных сетей для инженерии знаний
31) Кормовые вперед сети
32) Персептрон, обратное распространение и его варианты
33) Один слой Персептрон
34) Линейная Сепарабельность
35) Многослойный персептрон
36) Плотный обратного распространения
37) Первоначальная конфигурация многослойного персептрона
38) Проблема кодирования 8-3-8
39) Обратное распространение ошибки
40) Компоненты и структура RBF сети
41) Обработка информации из сети RBF
42) Сочетания системы уравнений и градиентных стратегий
43) центров и ширины RBF нейронов
44) Растущие RBF сети автоматически регулировать плотность нейронов
45) Сравнение RBF сетей и многослойных персептроны
46) Повторяющиеся персептрон подобные сети
47) Эльман сети
48) Обучение рецидивирующие сети
49) Хопфилда сети
50) матрица Вес
51) Автоматическое объединение и традиционное применение
52) гетероассоциация и аналогии с нейронными хранения данных
53) Непрерывные сети Хопфилда
54) Квантование
55) векторов кодовая книга
56) Адаптивная теории резонанса
57) Кохонена Самоорганизующиеся топологические карты
58) Неконтролируемое самоорганизующейся Feature Карты
59) Изучение векторного квантовани алгоритмы обучения с учителем
60) План Ассоциации
61) Хопфилда Сеть
62) Ограничения на использование сети Хопфилда

Каждая тема в комплекте с диаграммами, уравнений и других форм графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.

Нейронные сети, нечеткие системы является частью программ степени технологии мозга и когнитивных наук, AI, информатики, машинного обучения, электротехники, электроники, инженерных знаний и курсов повышения квалификации в различных университетах.

• Chapter and topics made offline acces
• New Intuitive Knowledge Test & Score Section
• Search Option with autoprediction to get straight the your topic
• Fast Response Time of Application