Neural network fuzzy systems

Manual de sistemas fuzzy de rede neural com diagrama, aprenda um tópico em um minuto

O aplicativo é um manual completo e gratuito de sistemas neuro difusos ou rede neural que abrange tópicos importantes, notas, materiais do curso.

Este App de rede neural foi desenvolvido para aprendizado rápido, revisões, referências na hora de exames e entrevistas.

Este aplicativo cobre a maioria dos tópicos relacionados e explicações detalhadas com todos os tópicos básicos.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo de sistemas difusos de rede neural são:

1) Registrar Alocação e Cessão

2) O Algoritmo de Movimento de Código Preguiçoso

3) Multiplicação de Matriz: Um Exemplo Aprofundado

4) Tópico Rsa 1

5) Introdução às Redes Neurais

6) História das redes neurais

7) Arquiteturas de rede

8) Inteligência Artificial de rede neural

9) Representação do Conhecimento

10) Cérebro Humano

11) Modelo de um neurônio

12) Rede Neural como Gráfico Dirigido

13) O conceito de tempo nas redes neurais

14) Componentes de Redes Neurais

15) Topologias de Rede

16) O neurônio de polarização

17) Representando neurônios

18) Ordem de ativação

19) Introdução ao processo de aprendizagem

20) Paradigmas de aprendizagem

21) Padrões de treinamento e entrada de ensino

22) Usando amostras de treinamento

23) Curva de aprendizado e medição de erros

24) Procedimentos de otimização de gradiente

25) Problemas exemplares permitem testar estratégias de aprendizagem auto-codificadas

26) Regra de aprendizagem hebbiana

27) Algoritmos Genéticos

28) Sistemas especialistas

29) Sistemas Fuzzy para Engenharia do Conhecimento

30) Redes Neurais para Engenharia do Conhecimento

31) Redes de feed-forward

32) O perceptron, retropropagação e suas variantes

33) Um perceptron de camada única

34) Separabilidade Linear

35) Um perceptron multicamadas

36) Retropropagação resiliente

37) Configuração inicial de um perceptron multicamada

38) O problema de codificação 8-3-8

39) Retropropagação do erro

40) Componentes e estrutura de uma rede RBF

41) Processamento de informações de uma rede RBF

42) Combinações de sistema de equações e estratégias de gradiente

43) Centros e larguras dos neurônios RBF

44) As redes RBF em crescimento ajustam automaticamente a densidade de neurônios

45) Comparando redes RBF e perceptrons multicamadas

46) Redes do tipo perceptron recorrentes

47) Redes Elman

48) Treinamento de redes recorrentes

49) Redes Hopfield

50) Matriz de peso

51) Auto associação e aplicação tradicional

52) Heteroassociação e analogias com armazenamento de dados neurais

53) Redes contínuas de Hopfield

54) Quantização

55) Vetores do livro de códigos

56) Teoria da Ressonância Adaptativa

57) Mapas topológicos auto-organizados de Kohonen

58) Mapas de recursos auto-organizados não supervisionados

59) Algoritmos de Quantização Vetorial de Aprendizagem para Aprendizado Supervisionado

60) Associações de padrões

61) A Rede Hopfield

62) Limitações ao uso da rede Hopfield

Todos os tópicos não estão listados devido a limitações de caracteres.

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para melhor aprendizado e compreensão rápida.

Recursos :

* Capítulo sábio Tópicos completos

* Layout de interface de usuário avançado

* Modo de leitura confortável

* Tópicos importantes do exame

* Interface de usuário muito simples

* Cobrir a maioria dos tópicos

* Um clique para obter todos os livros relacionados

* Conteúdo otimizado para celular

* Imagens otimizadas para celular

Este aplicativo será útil para referência rápida. A revisão de todos os conceitos pode ser concluída dentro de várias horas usando este aplicativo.

Os sistemas neuro difusos ou rede neural fazem parte do Cérebro e Ciências Cognitivas, IA, ciência da computação, aprendizado de máquina, elétrica, eletrônica, cursos de educação em engenharia do conhecimento e programas de graduação em tecnologia em várias universidades.

Em vez de nos dar uma classificação mais baixa, envie-nos suas dúvidas, problemas e nos dê uma avaliação e sugestão valiosas para que possamos considerá-la para futuras atualizações. Ficaremos felizes em resolvê-los para você.