Neural network fuzzy systems

Handbuch der Fuzzy-Systeme für neuronale Netzwerke mit Diagramm, lernen Sie ein Thema in einer Minute

Die App ist ein komplettes kostenloses Handbuch für Neuro-Fuzzy-Systeme oder neuronale Netze, die wichtige Themen, Notizen und Materialien zum Kurs abdecken.

Diese neuronale Netzwerk-App ist für schnelles Lernen, Überarbeiten, Referenzen zum Zeitpunkt von Prüfungen und Vorstellungsgesprächen konzipiert.

Diese App deckt die meisten verwandten Themen ab und enthält detaillierte Erklärungen zu allen grundlegenden Themen.

Einige der Themen, die in der Fuzzy-System-App für neuronale Netzwerke behandelt werden, sind:

1) Registerzuweisung und Zuordnung

2) Der Lazy-Code-Motion-Algorithmus

3) Matrixmultiplikation: Ein ausführliches Beispiel

4) Rsa-Thema 1

5) Einführung in neuronale Netze

6) Geschichte der neuronalen Netze

7) Netzwerkarchitekturen

8) Künstliche Intelligenz des neuronalen Netzes

9) Wissensdarstellung

10) Menschliches Gehirn

11) Modell eines Neurons

12) Neuronales Netzwerk als gerichteter Graph

13) Das Zeitkonzept in neuronalen Netzen

14) Komponenten neuronaler Netze

15) Netzwerktopologien

16) Das Bias-Neuron

17) Stellt Neuronen dar

18) Aktivierungsreihenfolge

19) Einführung in den Lernprozess

20) Paradigmen des Lernens

21) Trainingsmuster und Lehrinput

22) Verwenden von Trainingsbeispielen

23) Lernkurve und Fehlermessung

24) Gradientenoptimierungsverfahren

25) Exemplarische Aufgaben ermöglichen das Testen von selbstkodierten Lernstrategien

26) Hebbsche Lernregel

27) Genetische Algorithmen

28) Expertensysteme

29) Fuzzy-Systeme für Knowledge Engineering

30) Neuronale Netze für Knowledge Engineering

31) Feedforward-Netzwerke

32) Das Perzeptron, Backpropagation und seine Varianten

33) Ein einschichtiges Perzeptron

34) Lineare Trennbarkeit

35) Ein mehrschichtiges Perzeptron

36) Widerstandsfähige Backpropagation

37) Anfangskonfiguration eines mehrschichtigen Perzeptrons

38) Das 8-3-8-Kodierungsproblem

39) Rückfortpflanzung des Fehlers

40) Komponenten und Struktur eines RBF-Netzwerks

41) Informationsverarbeitung eines RBF-Netzes

42) Kombinationen aus Gleichungssystem und Gradientenstrategien

43) Zentren und Breiten von RBF-Neuronen

44) Wachsende RBF-Netzwerke passen automatisch die Neuronendichte an

45) Vergleich von RBF-Netzwerken und mehrschichtigen Perceptrons

46) Wiederkehrende Perzeptron-ähnliche Netzwerke

47) Elman-Netzwerke

48) Training wiederkehrender Netzwerke

49) Hopfield-Netzwerke

50) Gewichtsmatrix

51) Auto-Assoziation und traditionelle Anwendung

52) Heteroassoziation und Analogien zur neuronalen Datenspeicherung

53) Kontinuierliche Hopfield-Netzwerke

54) Quantisierung

55) Codebook-Vektoren

56) Adaptive Resonanztheorie

57) Selbstorganisierende topologische Kohonen-Karten

58) Unüberwachte selbstorganisierende Merkmalskarten

59) Lernvektorquantisierungsalgorithmen für überwachtes Lernen

60) Musterassoziationen

61) Das Hopfield-Netzwerk

62) Einschränkungen bei der Verwendung des Hopfield-Netzwerks

Aufgrund von Zeichenbeschränkungen sind nicht alle Themen aufgeführt.

Jedes Thema ist komplett mit Diagrammen, Gleichungen und anderen Formen der grafischen Darstellung für besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Merkmale :

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Diese App wird zum schnellen Nachschlagen nützlich sein. Die Überarbeitung aller Konzepte kann mit dieser App innerhalb von mehreren Stunden abgeschlossen werden.

Neuro-Fuzzy-Systeme oder neuronale Netze sind Teil von Gehirn- und Kognitionswissenschaften, KI, Informatik, maschinellem Lernen, Elektrotechnik, Elektronik, Wissensingenieur-Ausbildungskursen und Technologie-Studiengängen an verschiedenen Universitäten.

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