Neural network fuzzy systems

Buku pegangan sistem fuzzy jaringan saraf dengan diagram, pelajari topik dalam satu menit

Aplikasi ini adalah buku pegangan gratis lengkap sistem Neuro fuzzy atau jaringan saraf yang mencakup topik penting, catatan, materi kursus.

Aplikasi jaringan saraf ini dirancang untuk pembelajaran cepat, revisi, referensi pada saat ujian dan wawancara.

Aplikasi ini mencakup sebagian besar topik terkait dan penjelasan terperinci dengan semua topik dasar.

Beberapa topik yang tercakup dalam aplikasi sistem fuzzy jaringan saraf adalah:

1) Daftar Alokasi dan Penugasan

2) Algoritma Gerak-Kode Malas

3) Perkalian Matriks: Contoh Mendalam

4) Rsa topik 1

5) Pengantar Neural Network

6) Sejarah jaringan saraf

7) Arsitektur jaringan

8) Kecerdasan Buatan jaringan saraf

9) Representasi Pengetahuan

10) Otak Manusia

11) Model neuron

12) Jaringan Saraf Tiruan sebagai Grafik Berarah

13) Konsep waktu dalam jaringan saraf

14) Komponen Jaringan saraf

15) Topologi Jaringan

16) Neuron bias

17) Mewakili neuron

18) Urutan aktivasi

19) Pengenalan proses pembelajaran

20) Paradigma pembelajaran

21) Pola Pelatihan dan Masukan Pengajaran

22) Menggunakan sampel pelatihan

23) Kurva pembelajaran dan pengukuran kesalahan

24) Prosedur optimasi gradien

25) Masalah teladan memungkinkan untuk menguji strategi pembelajaran yang dikodekan sendiri

26) Aturan belajar bahasa Ibrani

27) Algoritma Genetika

28) Sistem pakar

29) Sistem Fuzzy untuk Rekayasa Pengetahuan

30) Jaringan Syaraf untuk Rekayasa Pengetahuan

31) Jaringan Umpan Maju

32) Perceptron, backpropagation dan variannya

33) Satu lapisan perceptron

34) Pemisahan Linier

35) Perceptron multilayer

36) Backpropagation Tangguh

37) Konfigurasi awal perceptron multilayer

38) Masalah pengkodean 8-3-8

39) Propagasi balik kesalahan

40) Komponen dan struktur jaringan RBF

41) Pemrosesan informasi jaringan RBF

42) Kombinasi sistem persamaan dan strategi gradien

43) Pusat dan lebar neuron RBF

44) Menumbuhkan jaringan RBF secara otomatis menyesuaikan kepadatan neuron

45) Membandingkan jaringan RBF dan perceptron multilayer

46) Jaringan mirip perceptron berulang

47) Jaringan Elman

48) Melatih jaringan berulang

49) Jaringan Hopfield

50) Matriks berat

51) Asosiasi otomatis dan aplikasi tradisional

52) Heteroassociation dan analogi penyimpanan data saraf

53) Jaringan Hopfield Berkelanjutan

54) Kuantisasi

55) Vektor buku kode

56) Teori Resonansi Adaptif

57) Peta Topologi Pengorganisasian Sendiri Kohonen

58) Peta Fitur Pengorganisasian Mandiri Tanpa Pengawasan

59) Belajar Algoritma Kuantisasi Vektor untuk Pembelajaran Terawasi

60) Asosiasi Pola

61) Jaringan Hopfield

62) Batasan untuk menggunakan jaringan Hopfield

Semua topik tidak dicantumkan karena keterbatasan karakter.

Setiap topik dilengkapi dengan diagram, persamaan, dan bentuk lain dari representasi grafis untuk pembelajaran yang lebih baik dan pemahaman yang cepat.

Fitur :

* Bab bijak lengkap Topik

* Tata Letak UI yang Kaya

* Mode Baca Nyaman

* Topik Ujian Penting

* Antarmuka Pengguna yang sangat sederhana

* Menutupi Sebagian Besar Topik

* Satu klik dapatkan terkait Semua Buku

* Konten yang Dioptimalkan Seluler

* Gambar yang Dioptimalkan Seluler

Aplikasi ini akan berguna untuk referensi cepat. Revisi semua konsep dapat diselesaikan dalam beberapa jam menggunakan aplikasi ini.

Sistem neuro fuzzy atau Neural network merupakan bagian dari Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, electrical, electronics, knowledge engineering education, dan program gelar teknologi di berbagai universitas.

Alih-alih memberi kami peringkat yang lebih rendah, silakan kirim pertanyaan, masalah, dan beri kami Peringkat dan Saran yang berharga kepada kami, sehingga kami dapat mempertimbangkannya untuk Pembaruan di Masa Depan. Kami akan dengan senang hati menyelesaikannya untuk Anda.