Neural network fuzzy systems 5.4

Sobre Neural network fuzzy systems

A aplicação é um manual completo gratuito de rede  Neural, sistemas difusos que abrangem temas importantes, notas, materiais, notícias e blogs no campo. Descarregue a App como material de referência e livro digital para  Brain and Cognitive Sciences, IA, informática, machine learning, programas de engenharia de conhecimentos e cursos de licenciatura.  Esta aplicação útil lista 149 tópicos com notas detalhadas, diagramas, equações, fórmulas e material de curso, os tópicos estão listados em 10 capítulos. A aplicação deve ter para todos os estudantes de engenharia e profissionais.  A aplicação fornece uma rápida revisão e referência aos tópicos importantes como uma nota detalhada de cartão flash, torna fácil e útil para o aluno ou um profissional cobrir o curso de syllabus rapidamente antes de um exame ou entrevista para empregos.  Acompanhe a sua aprendizagem, definir lembretes, editar o material de estudo, adicionar tópicos favoritos, partilhar os tópicos nas redes sociais.  Você também pode blog sobre tecnologia de engenharia, inovação, startups de engenharia,  trabalho de investigação universitária, atualizações de institutos, ligações informativas sobre materiais de curso e programas de educação a partir do seu smartphone ou tablet ou em http://www.engineeringapps.net/.  Utilize esta aplicação de engenharia útil como seu tutorial, livro digital, um guia de referência para syllabus, material de curso, trabalho de projeto, compartilhando suas opiniões no blog.  Alguns dos tópicos abordados na aplicação são: 1) Atribuição e Atribuição de Registos 2) O algoritmo preguiçoso de movimento de código 3) Matriz Multiplicar: Um exemplo aprofundado 4) Tópico Rsa 1 5) Introdução às Redes Neuronais 6) História das redes neuronais 7) Arquiteturas de rede 8) Inteligência Artificial da rede neural 9) Representação do Conhecimento 10) Cérebro Humano 11) Modelo de um neurónio 12) Rede Neural como um gráfico direcionado 13) O conceito de tempo nas redes neurais 14) Componentes de redes neurais 15) Topologias da Rede 16) O neurónio do preconceito 17) Representar os neurónios 18) Ordem de ativação 19) Introdução ao processo de aprendizagem 20) Paradigmas de aprendizagem 21) Padrões de formação e entrada de ensino 22) Utilização de amostras de formação 23) A medição da curva de aprendizagem e do erro 24) Procedimentos de otimização do gradiente 25) Problemas exemplares permitem testar estratégias de aprendizagem auto-codificadas 26) Regra da aprendizagem hebbiana 27) Algoritmos Genéticos 28) Sistemas de peritos 29) Sistemas Difusos para Engenharia do Conhecimento 30) Redes Neurais para Engenharia do Conhecimento 31) Redes de alimentação 32) A perceção, a retropropagação e as suas variantes 33) Um perceptron de camada única 34) Separabilidade linear 35) Um perceptron multicamalay 36) Repropagamento resiliente 37) Configuração inicial de um perceptron multicamalay 38) O problema da codificação 8-3-8 39) Propagação de erro 40) Componentes e estrutura de uma rede RBF 41) Processamento de informação de uma rede RBF 42) Combinações de sistema de equação e estratégias de gradiente 43) Centros e larguras de neurónios RBF 44) O crescimento das redes RBF ajusta automaticamente a densidade neuronal 45) Comparar redes RBF e perceptrons multicamalay 46) Redes perceptron recorrentes 47) Redes Elman 48) Formação de redes recorrentes 49) Redes Hopfield 50) Matriz de peso 51) Associação automóvel e aplicação tradicional 52) Heteroassociação e analogias ao armazenamento de dados neurais 53) Redes contínuas de Hopfield 54) Quantificação 55) Vetores de livro de código 56) Teoria da Ressonância Adaptativa 57) Mapas Topológicos Auto-organizados de Kohonen 58) Mapas de recursos auto-organizados sem supervisão 59) Algoritmos de quantificação de vetores de aprendizagem para aprendizagem supervisionada 60) Associações de Padrões 61) A Rede Hopfield 62) Limitações à utilização da rede Hopfield Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para uma melhor aprendizagem e compreensão rápida.