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Die beste App für neuronale Netzwerk- und Fuzzy -Systeme, lernen Sie in einer Minute ein Thema
Die App ist ein komplettes kostenloses Handbuch mit neuronalem Netzwerk, Fuzzy -Systemen, die wichtige Themen, Notizen, Materialien, Nachrichten und Blogs auf dem Kurs abdecken. Laden Sie die App als Referenzmaterial und digitales Buch für Gehirn- und Kognitive Wissenschaften, KI, Informatik, maschinelles Lernen, Wissenstechnik und Studiengänge herunter.
Diese nützliche App listet 149 Themen mit detaillierten Notizen, Diagrammen, Gleichungen, Formeln und Kursmaterial auf. Die Themen sind in 10 Kapiteln aufgeführt. Die App ist für alle Studenten und Fachleute für Ingenieurwissenschaften.
Die App bietet eine schnelle Überarbeitung und Verweise auf die wichtigen Themen wie eine detaillierte Flash -Karten -Notizen. Sie macht es für den Studenten oder einen Fachmann einfach und nützlich, den Lehrplan schnell vor einem Prüfungen oder einem Interview für Jobs zu behandeln.
Verfolgen Sie Ihr Lernen, setzen Sie Erinnerungen, bearbeiten Sie das Lernmaterial, fügen Sie Lieblingsthemen hinzu, teilen Sie die Themen in den sozialen Medien.
Sie können auch über technische Technologie, Innovation, Ingenieurstartups, College -Forschungsarbeiten, Institut Updates, informative Links zu Kursmaterialien und Bildungsprogrammen aus Ihrem Smartphone oder Tablet oder unter http://www.engineeringapps.net/ bloggen.
Verwenden Sie diese nützliche Engineering -App als Ihr Tutorial, Ihr digitales Buch, einen Referenzhandbuch für Lehrplan, Kursmaterial, Projektarbeiten, teilen Sie Ihre Ansichten im Blog.
Einige der in der App behandelten Themen sind:
1) Registrieren Sie Zuordnung und Zuordnung
2) Der Lazy-Code-Motion-Algorithmus
3) Matrix-Multiplizieren: Ein ausführliches Beispiel
4) RSA -Thema 1
5) Einführung in neuronale Netze
6) Geschichte der neuronalen Netze
7) Netzwerkarchitekturen
8) Künstliche Intelligenz des neuronalen Netzwerks
9) Wissensdarstellung
10) menschliches Gehirn
11) Modell eines Neurons
12) Neuronales Netzwerk als gerichtete Grafik
13) das Konzept der Zeit in neuronalen Netzwerken
14) Komponenten neuronaler Netze
15) Netzwerktopologien
16) Das Vorspannungsneuron
17) Neuronen darstellen
18) Aktivierungsreihenfolge
19) Einführung in den Lernprozess
20) Paradigmen des Lernens
21) Trainingsmuster und Unterrichtseingabe
22) Verwenden von Trainingsproben
23) Lernkurve und Fehlermessung
24) Verfahren zur Gradientenoptimierung
25) Vorbildliche Probleme ermöglichen das Testen selbstcodierter Lernstrategien
26) Hebbische Lernregel
27) Genetische Algorithmen
28) Expertensysteme
29) Fuzzy -Systeme für Wissenstechnik
30) Neuronale Netze für Wissenstechnik
31) Feed-Forward-Netzwerke
32) Das Perzeptron, die Backpropagation und seine Varianten
33) Ein einzelnes Perzeptron
34) Lineare Trennbarkeit
35) ein mehrschichtiger Perzeptron
36) widerstandsfähige Backpropagation
37) Erstkonfiguration eines Mehrschichtwahrnehmung
38) Das 8-3-8-Codierungsproblem
39) Rückenausbreitung des Fehlers
40) Komponenten und Struktur eines RBF -Netzwerks
41) Informationsverarbeitung eines RBF -Netzwerks
42) Kombinationen von Gleichungssystem- und Gradientenstrategien
43) Zentren und Breiten von RBF -Neuronen
44) Anbau von RBF -Netzwerken passen die Neuronendichte automatisch an
45) Vergleich von RBF -Netzwerken und mehrschichtigen Perzeptrons
46) rezidivierende Wahrnehmungsnetzwerke
47) Elman Networks
48) Training wiederholte Netzwerke
49) Hopfield -Netzwerke
50) Gewichtsmatrix
51) Autoverband und traditionelle Anwendung
52) Heteroassoziation und Analogien zur Speicherung neuronaler Daten
53) kontinuierliche Hopfield -Netzwerke
54) Quantisierung
55) Codebuchvektoren
56) Adaptive Resonanztheorie
57) Kohonen selbstorganisierende topologische Karten
58) unbeaufsichtigte selbstorganisierende Feature-Karten
59) Algorithmen zur Quantisierung von Lernvektor für das überwachte Lernen
60) Musterassoziationen
61) Das Hopfield -Netzwerk
62) Einschränkungen bei der Verwendung des Hopfield -Netzwerks
Jedes Thema enthält Diagramme, Gleichungen und andere Formen grafischer Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.
Neuronales Netzwerk, Fuzzy Systems ist Teil der Gehirn- und Kognitivwissenschaften, KI, Informatik, maschinelles Lernen, Elektrik, Elektronik, Kursen für Wissenstechnik und Technologie -Studiengänge an verschiedenen Universitäten.
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