Neural network fuzzy systems 5.4

に関しては Neural network fuzzy systems

アプリは、コース上の重要なトピック、ノート、資料、ニュース&ブログをカバーする ニューラルネットワーク、ファジーシステムの完全な無料ハンドブックです。参考資料としてアプリをダウンロード & 脳と認知科学のためのデジタルブック, AI, コンピュータサイエンス, 機械学習, 知識工学プログラム & 学位コース;  この便利なアプリケーションは、詳細なメモ、図、方程式、式&コース教材と149のトピックをリストし、トピックは10章にリストされています。アプリは、すべての工学科学の学生&専門家のために持っている必要があります。 アプリは、詳細なフラッシュカードノートのような重要なトピックへの迅速な改訂と参照を提供し、それは簡単に&それは学生や専門家が試験や仕事のための面接の前に迅速にコースシラバスをカバーするために便利になります。 学習の追跡、リマインダーの設定、学習内容の編集、お気に入りのトピックの追加、ソーシャルメディア上のトピックの共有。 また、エンジニアリング技術、イノベーション、エンジニアリングスタートアップ、 大学の研究作業、インスティテュートの更新、あなたのスマートフォンやタブレットから、またはhttp://www.engineeringapps.net/. からコース教材&教育プログラムに関する有益なリンクについてブログを書くことができます。 チュートリアル、デジタルブック、シラバス、コース資料、プロジェクト作業のためのリファレンスガイド、ブログ上のあなたの見解を共有するとして、この便利なエンジニアリングアプリを使用してください。 アプリで扱われるトピックの一部は次のとおりです。 1) 登録の割り当てと割り当て 2) レイジーコードモーションアルゴリズム 3) 行列乗算: 詳細な例 4) Rsa トピック 1 5) ニューラルネットワークの概要 6)ニューラルネットワークの歴史 7) ネットワークアーキテクチャ 8) ニューラルネットワークの人工知能 9) 知識表現 10) 人間の脳 11) ニューロンのモデル 12) 有向グラフとしてのニューラルネットワーク 13)ニューラルネットワークにおける時間の概念 14) ニューラルネットワークの構成要素 15) ネットワーク トポロジ 16) バイアスニューロン 17)ニューロンを表す 18) アクティベーションの順序 19) 学習プロセスの紹介 20)学習のパラダイム 21) トレーニングパターンとティーチングインプット 22) トレーニングサンプルの使用 23) 学習曲線と誤差測定 24) グラデーション最適化手順 25)模範的な問題は、自己コード化された学習戦略をテストすることを可能にする 26) ヘッビアン学習ルール 27) 遺伝的アルゴリズム 28) エキスパートシステム 29) 知識工学のためのファジィシステム 30) 知識工学のためのニューラルネットワーク 31) フィードフォワードネットワーク 32)パーセプトロン、逆伝播とその変種 33) 単層パーセプトロン 34) リニア分離性 35) 多層パーセプトロン 36) 復元性の高い逆伝播 37) 多層パーセプトロンの初期構成 38) 8-3-8 エンコーディングの問題 39) エラーの逆伝播 40) RBFネットワークの構成要素と構造 41) RBFネットワークの情報処理 42)方程式系と勾配戦略の組み合わせ 43) RBFニューロンの中心と幅 44)成長するRBFネットワークは自動的にニューロン密度を調整する 45) RBFネットワークと多層パーセプトロンの比較 46) 再発パーセプトロン様ネットワーク 47) エルマンネットワーク 48) 再発ネットワークのトレーニング 49) ホップフィールドネットワーク 50) 重み行列 51)自動関連付けと従来のアプリケーション 52) ニューラルデータストレージとの連想と類似性 53) 連続ホップフィールドネットワーク 54) 量子化 55) コードブックベクトル 56) 適応共鳴理論 57) コホーネン自己組織化トポロジカルマップ 58)教師なし自己組織化機能マップ 59) 教師付き学習のための学習ベクトル量子化アルゴリズム 60) パターン関連付け 61) ホップフィールドネットワーク 62) ホップフィールドネットワークの使用に関する制限 各トピックには、より良い学習と迅速な理解のための図、方程式、その他の形式のグラフィカル表現が含まれます。