Neural network fuzzy systems

Manual de sistemas difusos de redes neuronales con diagrama, aprenda un tema en un minuto

La aplicación es un manual gratuito completo de sistemas neuro difusos o redes neuronales que cubren temas importantes, notas y materiales del curso.

Esta App de Redes Neuronales está diseñada para un rápido aprendizaje, repasos, referencias al momento de exámenes y entrevistas.

Esta aplicación cubre la mayoría de los temas relacionados y una explicación detallada con todos los temas básicos.

Algunos de los temas cubiertos en la aplicación de sistemas difusos de redes neuronales son:

1) Asignación y asignación de registros

2) El algoritmo de movimiento de código perezoso

3) Multiplicación de matrices: un ejemplo en profundidad

4) Rsa tema 1

5) Introducción a las Redes Neuronales

6) Historia de las redes neuronales

7) Arquitecturas de red

8) Inteligencia artificial de red neuronal

9) Representación del conocimiento

10) cerebro humano

11) Modelo de una neurona

12) Red neuronal como gráfico dirigido

13) El concepto de tiempo en las redes neuronales

14) Componentes de Redes neuronales

15) Topologías de red

16) La neurona de polarización

17) Representando neuronas

18) Orden de activación

19) Introducción al proceso de aprendizaje

20) Paradigmas de aprendizaje

21) Patrones de entrenamiento y enseñanza de entrada

22) Usar muestras de entrenamiento

23) Curva de aprendizaje y medición de errores

24) Procedimientos de optimización de gradiente

25) Los problemas ejemplares permiten probar estrategias de aprendizaje autocodificadas

26) Regla de aprendizaje de Hebbian

27) Algoritmos genéticos

28) Sistemas expertos

29) Sistemas difusos para la ingeniería del conocimiento

30) Redes Neuronales para la Ingeniería del Conocimiento

31) Redes de alimentación hacia adelante

32) El perceptrón, retropropagación y sus variantes

33) Un perceptrón de una sola capa

34) Separabilidad lineal

35) Un perceptrón multicapa

36) Retropropagación resistente

37) Configuración inicial de un perceptrón multicapa

38) El problema de la codificación 8-3-8

39) Propagación hacia atrás del error

40) Componentes y estructura de una red RBF

41) Procesamiento de información de una red RBF

42) Combinaciones de sistema de ecuaciones y estrategias de gradiente

43) Centros y anchos de las neuronas RBF

44) Las redes RBF crecientes ajustan automáticamente la densidad de neuronas

45) Comparación de redes RBF y perceptrones multicapa

46) Redes recurrentes similares a perceptrones

47) Redes Elman

48) Capacitación de redes recurrentes

49) Redes Hopfield

50) Matriz de pesos

51) Autoasociación y aplicación tradicional

52) Heteroasociación y analogías con el almacenamiento de datos neuronales

53) Redes continuas de Hopfield

54) Cuantización

55) Vectores de libro de códigos

56) Teoría de la resonancia adaptativa

57) Mapas topológicos autoorganizados de Kohonen

58) Mapas de funciones autoorganizados sin supervisión

59) Algoritmos de cuantificación de vectores de aprendizaje para aprendizaje supervisado

60) Asociaciones de patrones

61) La Red Hopfield

62) Limitaciones al uso de la red Hopfield

No se enumeran todos los temas debido a limitaciones de caracteres.

Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y una rápida comprensión.

Características :

* Capítulo sabio temas completos

* Diseño de interfaz de usuario enriquecido

* Modo de lectura cómodo

* Temas importantes del examen

* Interfaz de usuario muy simple

* Cubre la mayoría de los temas

* Un clic para obtener todo el libro relacionado

* Contenido optimizado para dispositivos móviles

* Imágenes optimizadas para dispositivos móviles

Esta aplicación será útil para una referencia rápida. La revisión de todos los conceptos se puede terminar en varias horas usando esta aplicación.

Los sistemas neuro difusos o la red neuronal son parte de los cursos de educación en ingeniería del conocimiento y programas de licenciatura en tecnología en varias universidades.

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