Neural network fuzzy systems 5.4
5 saniye içinde indirebilirsiniz.
Hakkı -nda Neural network fuzzy systems
Uygulama tamamen ücretsiz bir el kitabı Sinir ağı, önemli konuları, notları, materyalleri, haberleri ve kurstaki blogları kapsayan bulanık sistemlerdir. Uygulama'yı referans materyali & dijital kitap olarak indirin Beyin ve Bilişsel Bilimler, Yapay Zeka, bilgisayar bilimleri, makine öğrenimi, bilgi mühendisliği programları ve derece kursları. Bu yararlı App ayrıntılı notlar, diyagramlar, denklemler, formüller ve ders malzeme ile 149 konular listeler, konular 10 bölümde listelenir. Uygulama tüm mühendislik bilimleri öğrencileri ve profesyonelleriçin olmalıdır. Uygulama hızlı revizyon ve ayrıntılı bir flash kart notları gibi önemli konulara referans sağlar, kolay yapar ve kolay yapar ve öğrenci ya da bir profesyonel için hızlı bir sınav veya iş için mülakat önce ders müfredatı kapsayacak şekilde yararlı. Öğrenmenizi takip edin, anımsatıcılar ayarlayın, çalışma materyalini ayarlayın, favori konuları ekleyin, konuları sosyal medyada paylaşın. Ayrıca mühendislik teknolojisi, yenilik, mühendislik startups, üniversite araştırma çalışmaları, enstitü güncellemeleri, akıllı telefon veya tablet veya http://www.engineeringapps.net/. ders materyalleri ve eğitim programları hakkında bilgilendirici bağlantılar hakkında blog olabilir; Öğretici, dijital kitap, müfredat için bir referans rehberi, ders materyali, proje çalışması, blogda görüşlerinizi paylaşmak gibi bu yararlı mühendislik uygulamasını kullanın. Uygulamada kapsanan konulardan bazıları şunlardır: 1) Kayıt Tahsisi ve Atama 2) Tembel-Kod-Hareket Algoritması 3) Matris Çarpma: Derinlemesine Bir Örnek 4) Rsa konu 1 5) Sinir Ağlarına Giriş 6) Sinir ağlarının tarihçesi 7) Ağ mimarileri 8) Sinir ağının yapay zekası 9) Bilgi Temsili 10) İnsan Beyni 11) Bir nöron modeli 12) Yönlendirilmiş Grafik Olarak Nöral Ağ 13) Sinir ağlarında zaman kavramı 14) Sinir Ağlarının Bileşenleri 15) Ağ Topolojileri 16) Önyargı nöron 17) Nöronları temsil eden 18) Aktivasyon sırası 19) Öğrenme sürecine giriş 20) Öğrenme paradigmaları 21) Eğitim kalıpları ve Öğretim girdisi 22) Eğitim örneklerini kullanma 23) Öğrenme eğrisi ve hata ölçümü 24) Degrade optimizasyon prosedürleri 25) Örnek sorunlar kendi kendine kodlanmış öğrenme stratejileri test etmek için izin 26) Hebbian öğrenme kuralı 27) Genetik Algoritmalar 28) Uzman sistemler 29) Bilgi Mühendisliği için Bulanık Sistemler 30) Bilgi Mühendisliği için Sinir Ağları 31) Besleme-ileri Ağlar 32) Perceptron, backpropagation ve varyantları 33) Tek bir tabaka perceptron 34) Lineer Ayrılmazlık 35) Çok katmanlı bir perceptron 36) Esnek Backpropagation 37) Çok katmanlı bir perceptron ilk yapılandırma 38) 8-3-8 kodlama sorunu 39) Hatanın geri yayılması 40) Bir RBF ağının bileşenleri ve yapısı 41) Bir RBF ağının bilgi işleme 42) Denklem sistemi ve degrade stratejilerinin kombinasyonları 43) Merkezleri ve RBF nöronların genişlikleri 44) Büyüyen RBF ağları nöron yoğunluğunu otomatik olarak ayarlar 45) RBF ağları ve çok katmanlı perceptrons karşılaştırma 46) Tekrarlayan perceptron benzeri ağlar 47) Elman ağları 48) Tekrarlayan ağların eğitilmesi 49) Hopfield ağları 50) Ağırlık matrisi 51) Oto dernek ve geleneksel uygulama 52) Heterodernek ve nöral veri depolama benzetmeler 53) Sürekli Hopfield ağları 54) Niceleme 55) Kod kitabı vektörleri 56) Adaptif Rezonans Teorisi 57) Kohonen Kendi Kendini Organize Topolojik Haritalar 58) Denetimsiz Kendi Kendini Organize Özellik Haritaları 59) Denetimli Öğrenme için Öğrenme Vektör Ölçme Algoritmaları 60) Örüntü Dernekleri 61) Hopfield Ağı 62) Hopfield ağını kullanmanın sınırlamaları Her konu diyagramlar, denklemler ve daha iyi öğrenme ve hızlı anlama için grafik gösterimleri diğer formları ile tamamlandı.