Neural network fuzzy systems 5.4

Licenza: Gratuito ‎Dimensioni del file: 5.87 MB
‎Valutazione utenti: 0.0/5 - ‎0 ‎Voti

Circa Neural network fuzzy systems

L'app è un manuale gratuito completo di  Rete neurale, sistemi fuzzy che coprono argomenti importanti, note, materiali, notizie e blog sul corso. Scarica l'App come materiale di riferimento e libro digitale per Scienze cerebrali e cognitive, AI, informatica, machine learning, programmi di ingegneria della conoscenza e corsi di laurea.  Questa utile App elenca 149 argomenti con note dettagliate, diagrammi, equazioni, formule e materiale didattico, gli argomenti sono elencati in 10 capitoli. L'app deve avere per tutti gli studenti e i professionisti di scienze ingegneristiche.  L'app fornisce una rapida revisione e riferimento agli argomenti importanti come note dettagliate della scheda flash, rende facile e utile per lo studente o un professionista coprire rapidamente il programma del corso prima di un esame o di un colloquio per lavori.  Tieni traccia del tuo apprendimento, imposta promemoria, modifica il materiale di studio, aggiungi argomenti preferiti, condividi gli argomenti sui social media.  Puoi anche blog sulla tecnologia ingegneristica, l'innovazione, le startup ingegneristiche e il lavoro di ricerca universitaria, gli aggiornamenti degli istituti, i link informativi sui materiali del corso e i programmi educativi dal tuo smartphone o tablet o al http://www.engineeringapps.net/.  Usa questa utile app di ingegneria come tutorial, libro digitale, una guida di riferimento per il programma, il materiale del corso, il lavoro di progetto, condividendo le tue opinioni sul blog.  Alcuni degli argomenti trattati nell'app sono: 1) Assegnazione e assegnazione del registro 2) L'algoritmo Lazy-Code-Motion 3) Matrice multiply: un esempio approfondito 4) Rsa argomento 1 5) Introduzione alle reti neurali 6) Storia delle reti neurali 7) Architetture di rete 8) Intelligenza Artificiale della rete neurale 9) Rappresentazione della conoscenza 10) Cervello umano 11) Modello di un neurone 12) Rete neurale come grafico diretto 13) Il concetto di tempo nelle reti neurali 14) Componenti delle reti neurali 15) Topologie di rete 16) Il neurone bias 17) Rappresentare i neuroni 18) Ordine di attivazione 19) Introduzione al processo di apprendimento 20) Paradigmi di apprendimento 21) Modelli di formazione e input didattico 22) Utilizzo di campioni di allenamento 23) Curva di apprendimento e misurazione degli errori 24) Procedure di ottimizzazione del gradiente 25) Problemi esemplari consentono di testare strategie di apprendimento auto-codificate 26) Regola di apprendimento hebbian 27) Algoritmi genetici 28) Sistemi esperti 29) Sistemi fuzzy per l'ingegneria della conoscenza 30) Reti neurali per l'ingegneria della conoscenza 31) Reti feed-forward 32) Il percettore, la controproporzione e le sue varianti 33) Un percettrone monostrato 34) Separabilità lineare 35) Un percettrone multistrato 36) Controproporzione resiliente 37) Configurazione iniziale di un percettore multistrato 38) Il problema di codifica 8-3-8 39) Propagazione posteriore dell'errore 40) Componenti e struttura di una rete RBF 41) Trattamento dell'informazione di una rete RBF 42) Combinazioni di sistema di equazioni e strategie di gradiente 43) Centri e larghezze dei neuroni RBF 44) Le reti RBF in crescita regolano automaticamente la densità dei neuroni 45) Confronto tra reti RBF e percettori multistrato 46) Reti ricorrenti simili a percettroni 47) Reti Elman 48) Reti ricorrenti di formazione 49) Reti hopfield 50) Matrice di peso 51) Associazione automatica e applicazione tradizionale 52) Eteroassociazione e analogie alla memorizzazione dei dati neurali 53) Reti hopfield continue 54) Quantizzazione 55) Vettori del codebook 56) Teoria della risonanza adattiva 57) Mappe topologiche auto-organizzate di Kohonen 58) Mappe delle funzionalità auto-organizzante non supervisionate 59) Algoritmi di quantizzazione vettoriale di apprendimento per l'apprendimento supervisionato 60) Associazioni di modelli 61) La rete Hopfield 62) Limitazioni all'utilizzo della rete Hopfield Ogni argomento è completo di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per un migliore apprendimento e una comprensione rapida.