Neural network fuzzy systems 5.4

เกี่ยวกับ Neural network fuzzy systems

แอพนี้เป็นคู่มือฟรีที่สมบูรณ์ของเครือข่าย Neural, ระบบ fuzzy ซึ่งครอบคลุมหัวข้อที่สําคัญ, บันทึก, วัสดุ, ข่าวและบล็อกในหลักสูตร. ดาวน์โหลดแอพเป็นวัสดุอ้างอิงและหนังสือดิจิตอลสําหรับ สมองและวิทยาศาสตร์ความรู้ความเข้าใจ, AI, วิทยาการคอมพิวเตอร์, แมชชีนเลิร์นนิง, โปรแกรมวิศวกรรมความรู้และหลักสูตรปริญญา  แอพที่มีประโยชน์นี้แสดงรายการ 149 หัวข้อที่มีบันทึกย่อแผนภาพสมการสูตรและเนื้อหาหลักสูตรโดยละเอียดหัวข้อจะแสดงใน 10 บท แอพนี้จะต้องมีสําหรับนักศึกษาและผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์วิศวกรรมทั้งหมด  แอพนี้ให้การแก้ไขและการอ้างอิงไปยังหัวข้อที่สําคัญเช่นบันทึกการ์ดแฟลชโดยละเอียดทําให้ง่ายและมีประโยชน์สําหรับนักเรียนหรือมืออาชีพเพื่อให้ครอบคลุม syllabus หลักสูตรได้อย่างรวดเร็วก่อนการสอบหรือสัมภาษณ์งาน  ติดตามการเรียนรู้ของคุณตั้งค่าการแจ้งเตือนแก้ไขเนื้อหาการศึกษาเพิ่มหัวข้อที่ชื่นชอบแบ่งปันหัวข้อบนโซเชียลมีเดีย  นอกจากนี้คุณยังสามารถบล็อกเกี่ยวกับเทคโนโลยีวิศวกรรมนวัตกรรมสตาร์ทอัพวิศวกรรม&nbsp และงานวิจัยวิทยาลัยการปรับปรุงสถาบันการเชื่อมโยงข้อมูลในวัสดุหลักสูตรและโปรแกรมการศึกษาจากสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตของคุณหรือที่ http://www.engineeringapps.net/.  ใช้แอพวิศวกรรมที่มีประโยชน์นี้เป็นกวดวิชาของคุณหนังสือดิจิตอลคู่มืออ้างอิงสําหรับ syllabus วัสดุหลักสูตรงานโครงการแบ่งปันมุมมองของคุณบนบล็อก  หัวข้อบางหัวข้อที่ครอบคลุมในแอปได้แก่: 1)ลงทะเบียนการจัดสรรและการมอบหมาย 2)ขี้เกียจ- รหัส- การเคลื่อนไหวอัลกอริทึม 3)เมทริกซ์คูณ: ใน- ลึกตัวอย่าง 4)rsaหัวข้อ1 5)แนะนําเครือข่ายประสาท 6)ประวัติศาสตร์ของเครือข่ายประสาท 7)สถาปัตยกรรมเครือข่าย 8)ปัญญาประดิษฐ์ของเครือข่ายประสาท 9)เป็นตัวแทนความรู้ 10)สมองมนุษย์ 11)รูปแบบของเซลล์ประสาท 12)เครือข่ายประสาทเป็นกราฟกํากับ 13)แนวคิดของเวลาในเครือข่ายประสาท 14)ส่วนประกอบของเครือข่ายระบบประสาท 15)เครือข่าย topologies 16)อคติเซลล์ประสาท 17)เป็นตัวแทนของเซลล์ประสาท 18)ลําดับของการเปิดใช้งาน 19)แนะนํากระบวนการเรียนรู้ 20)กระบวนทัศน์ของการเรียนรู้ 21)รูปแบบการฝึกอบรมและการป้อนข้อมูลการเรียนการสอน 22)ใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม 23)เส้นโค้งการเรียนรู้และการวัดข้อผิดพลาด 24)ขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสี 25)ปัญหาที่เป็นแบบอย่างช่วยให้สําหรับการทดสอบตนเอง- รหัสกลยุทธ์การเรียนรู้ 26)กฎการเรียนรู้เฮบเบียน 27)อัลกอริทึมทางพันธุกรรม 28)ระบบผู้เชี่ยวชาญ 29)fuzzyระบบสําหรับวิศวกรรมความรู้ 30)เครือข่ายประสาทสําหรับวิศวกรรมความรู้ 31)ฟีด- เครือข่ายไปข้างหน้า 32)perceptron, backpropagationและตัวแปรของมัน 33)ชั้นเดียวceceptron 34)เชิงเส้นแยก 35)หลายชั้นceptron 36)กลับมีความยืดหยุ่น 37)การกําหนดค่าเริ่มต้นของหลายชั้นceptron 38)8- 3- 8ปัญหาการเข้ารหัส 39)ย้อนกลับการแพร่กระจายของข้อผิดพลาด 40)ส่วนประกอบและโครงสร้างของเครือข่ายrbf 41)การประมวลผลข้อมูลของเครือข่ายrbf 42)การรวมกันของระบบสมการและกลยุทธ์การไล่ระดับสี 43)ศูนย์และความกว้างของเซลล์ประสาทrbf 44)เติบโตเครือข่ายrbfโดยอัตโนมัติปรับความหนาแน่นของเซลล์ประสาท 45)เปรียบเทียบเครือข่ายrbfและหลายชั้นceptrons 46)perceptronกําเริบ- เหมือนเครือข่าย 47)เครือข่ายเอลแมน 48)การฝึกอบรมเครือข่ายที่เกิดขึ้นประจํา 49)เครือข่ายฮอปฟิลด์ 50)เมทริกซ์น้ําหนัก 51)สมาคมอัตโนมัติและการประยุกต์ใช้แบบดั้งเดิม 52)heteroassociationและการเปรียบเทียบการจัดเก็บข้อมูลระบบประสาท 53)อย่างต่อเนื่องเครือข่ายฮอปฟิลด์ 54)ปริมาณ 55)เวกเตอร์สมุดรหัส 56)ปรับทฤษฎีเรโซแนนซ์ 57)kohonenตนเอง- จัดแผนที่โลโพโลยี 58)ไม่ได้รับการดูแลตนเอง- จัดระเบียบแผนที่คุณลักษณะ 59)การเรียนรู้เวกเตอร์อัลกอริทึมปริมาณสําหรับการเรียนรู้ที่มีการควบคุมดูแล 60)รูปแบบสมาคม 61) เครือข่ายฮอปฟิลด์ 62) ข้อจํากัดในการใช้เครือข่าย Hopfield แต่ละหัวข้อจะสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรม สมการ และการแสดงกราฟิกรูปแบบอื่นๆ เพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้นและความเข้าใจที่รวดเร็ว