Neural network fuzzy systems 5.4
Anda boleh memuat turun dalam masa 5 saat.
Tentang Neural network fuzzy systems
Aplikasi ini adalah buku panduan percuma yang lengkap & rangkaian Neural, sistem kabur yang meliputi topik penting, nota, bahan, berita & blog pada kursus. Muat turun Aplikasi sebagai bahan rujukan & buku digital untuk & nbsp;Sains Otak dan Kognitif, AI, sains komputer, pembelajaran mesin, program kejuruteraan pengetahuan & kursus ijazah. Aplikasi berguna ini menyenaraikan 149 topik dengan nota terperinci, gambar rajah, persamaan, formula & bahan kursus, topik disenaraikan dalam 10 bab. Aplikasi ini mesti mempunyai untuk semua pelajar sains kejuruteraan & profesional. Aplikasi ini menyediakan semakan cepat dan rujukan kepada topik penting seperti nota kad kilat terperinci, ia memudahkan & berguna untuk pelajar atau profesional untuk menampung sukatan kursus dengan cepat sebelum peperiksaan atau temuduga untuk pekerjaan. Jejak pembelajaran anda, menetapkan peringatan, mengedit bahan kajian, menambah topik kegemaran, berkongsi topik di media sosial. Anda juga boleh blog tentang teknologi kejuruteraan, inovasi, permulaan kejuruteraan, & kerja penyelidikan kolej, kemas kini institut, pautan bermaklumat mengenai bahan kursus & program pendidikan dari telefon pintar atau tablet anda atau di http://www.engineeringapps.net/. Gunakan aplikasi kejuruteraan berguna ini sebagai tutorial anda, buku digital, panduan rujukan untuk syllabus, bahan kursus, kerja projek, berkongsi pandangan anda di blog. Beberapa topik yang diliputi dalam aplikasi adalah: 1) Pendaftaran Peruntukan dan Tugasan 2) Algoritma Malas-Kod Pergerakan 3) Matrix Darat: Contoh Mendalam 4) Topik Rsa 1 5) Pengenalan kepada Rangkaian Neural 6) Sejarah rangkaian neural 7) Seni bina rangkaian 8) Kecerdasan buatan rangkaian neural 9) Perwakilan Ilmu 10) Otak Manusia 11) Model neuron 12) Rangkaian Neural sebagai Graf Diarahkan 13) Konsep masa dalam rangkaian neural 14) Komponen rangkaian neural 15) Topologi Rangkaian 16) Neuron berat sebelah 17) Mewakili neuron 18) Perintah pengaktifan 19) Pengenalan kepada proses pembelajaran 20) Paradigma pembelajaran 21) Corak latihan dan input pengajaran 22) Menggunakan sampel latihan 23) Kelulut pembelajaran dan pengukuran kesilapan 24) Prosedur pengoptimuman keceruhan 25) Masalah teladan membolehkan untuk menguji strategi pembelajaran berkod sendiri 26) Peraturan pembelajaran Hebbian 27) Algoritma Genetik 28) Sistem pakar 29) Sistem Kabur Kejuruteraan Pengetahuan 30) Rangkaian Neural untuk Kejuruteraan Pengetahuan 31) Rangkaian Suapan Ke hadapan 32) Perceptron, backpropagation dan variannya 33) Pemintas lapisan tunggal 34) Pemisahan Linear 35) Pemintas berbilang kaum 36) Backpropagation berdaya tahan 37) Konfigurasi awal persesptron multilayer 38) Masalah pengekodan 8-3-8 39) Menyebarkan kembali kesilapan 40) Komponen dan struktur rangkaian RBF 41) Pemprosesan maklumat rangkaian RBF 42) Gabungan sistem persamaan dan strategi keceruruhan 43) Pusat dan lebar neuron RBF 44) Rangkaian RBF berkembang secara automatik menyesuaikan ketumpatan neuron 45) Membandingkan rangkaian RBF dan perceptron multilayer 46) Rangkaian seperti perceptron berulang 47) Rangkaian Elman 48) Melatih rangkaian berulang 49) Rangkaian Hopfield 50) Matrix berat badan 51) Persatuan auto dan aplikasi tradisional 52) Heteroassociation dan analogi kepada storan data neural 53) Rangkaian Hopfield berterusan 54) Pengkuantuman 55) Kodbook vektor 56) Teori Resonans Penyesuaian 57) Peta Topologi Penganjuran Sendiri Kohonen 58) Peta Ciri-ciri Penganjuran Kendiri yang tidak diselia 59) Algoritma Kuantiti Vektor Pembelajaran untuk Pembelajaran Diselia 60) Persatuan Corak 61) Rangkaian Hopfield 62) Batasan untuk menggunakan rangkaian Hopfield Setiap topik lengkap dengan gambar rajah, persamaan dan lain-lain bentuk perwakilan grafik untuk pembelajaran yang lebih baik dan pemahaman cepat.