Neural network fuzzy systems

The app is a complete free handbook of Neural network, fuzzy systems which cover important topics, notes, materials, news & blogs on the course. Download the App as a reference material & digital book for Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, knowledge engineering programs & degree courses. 

This useful App lists 149 topics with detailed notes, diagrams, equations, formulas & course material, the topics are listed in 10 chapters. The app is must have for all the engineering science students & professionals. 

The app provides quick revision and reference to the important topics like a detailed flash card notes, it makes it easy & useful for the student or a professional to cover the course syllabus quickly before an exams or interview for jobs. 

Track your learning, set reminders, edit the study material, add favorite topics, share the topics on social media. 

You can also blog about engineering technology, innovation, engineering startups,  college research work, institute updates, Informative links on course materials & education programs from your smartphone or tablet or at http://www.engineeringapps.net/. 

Use this useful engineering app as your tutorial, digital book, a reference guide for syllabus, course material, project work, sharing your views on the blog. 

Some of the topics Covered in the app are:

1) Register Allocation and Assignment

2) The Lazy-Code-Motion Algorithm

3) Matrix Multiply: An In-Depth Example

4) Rsa topic 1

5) Introduction to Neural Networks

6) History of neural networks

7) Network architectures

8) Artificial Intelligence of neural network

9) Knowledge Representation

10) Human Brain

11) Model of a neuron

12) Neural Network as a Directed Graph

13) The concept of time in neural networks

14) Components of neural Networks

15) Network Topologies

16) The bias neuron

17) Representing neurons

18) Order of activation

19) Introduction to learning process

20) Paradigms of learning

21) Training patterns and Teaching input

22) Using training samples

23) Learning curve and error measurement

24) Gradient optimization procedures

25) Exemplary problems allow for testing self-coded learning strategies

26) Hebbian learning rule

27) Genetic Algorithms

28) Expert systems

29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering

30) Neural Networks for Knowledge Engineering

31) Feed-forward Networks

32) The perceptron, backpropagation and its variants

33) A single layer perceptron

34) Linear Separability

35) A multilayer perceptron

36) Resilient Backpropagation

37) Initial configuration of a multilayer perceptron

38) The 8-3-8 encoding problem

39) Back propagation of error

40) Components and structure of an RBF network

41) Information processing of an RBF network

42) Combinations of equation system and gradient strategies

43) Centers and widths of RBF neurons

44) Growing RBF networks automatically adjust the neuron density

45) Comparing RBF networks and multilayer perceptrons

46) Recurrent perceptron-like networks

47) Elman networks

48) Training recurrent networks

49) Hopfield networks

50) Weight matrix

51) Auto association and traditional application

52) Heteroassociation and analogies to neural data storage

53) Continuous Hopfield networks

54) Quantization

55) Codebook vectors

56) Adaptive Resonance Theory

57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps

58) Unsupervised Self-Organizing Feature Maps

59) Learning Vector Quantization Algorithms for Supervised Learning

60) Pattern Associations

61) The Hopfield Network

62) Limitations to using the Hopfield network

Each topic is complete with diagrams, equations and other forms of graphical representations for better learning and quick understanding. 

Neural network, fuzzy systems is part of Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, electrical, electronics, knowledge engineering education courses and technology degree programs at various universities. 

Приложение представляет собой полный свободный справочник сети Neural, нечетких систем, которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости & блоги на курсе. Скачать приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для мозга и когнитивных наук, AI, информатики, машинного обучения, инженерных программ знаний и курсов на получение степени.

Это полезное приложение перечисляет 149 темы с подробными примечаниями, диаграммы, уравнения, формулы и материалы курса, темы перечислены в 10 главах. Приложение должно быть для всех студентов технических наук & профессионалов.

Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылки на важные темы, как подробного нот флэш-карты, что делает его легким и полезным для студента или профессионала, чтобы покрыть программу курса быстро, прежде чем ему экзамены или собеседование о приеме на работу.

Отслеживание обучения, установить напоминания, редактировать учебный материал, добавить любимые темы, поделиться темы в социальных медиа.

Вы можете также блог о технологии машиностроения, инноваций, инженерных стартапов, колледжа исследовательской работы, а также обновления института, информативный ссылки на учебные материалы & образовательные программы с вашего смартфона или планшета или на http://www.engineeringapps.net/.

Используйте этот полезный инженерное приложение в качестве учебника, цифровой книги, справочное руководство по учебной программе, материал курса, проектной работы, обмениваться мнениями на блоге.

Некоторые из тем, затронутых в приложении, являются:

1) распределение регистров и присвоение

2) Ленивый-Code-Motion Алгоритм

3) Матрица Multiply: Углубленный Пример

4) Rsa тема 1

5) Введение в нейронные сети

6) История нейронных сетей

7) сетевых архитектур

8) Искусственный интеллект нейронной сети

9) Представление знаний

10) Человеческий мозг

11) Модель нейрона

12) нейронная сеть как ориентированный граф

13) Понятие времени в нейронных сетях

14) Компоненты нейронных сетей

15) Сетевые топологии

16) Уклон нейрон

17) Представляющие нейроны

18) Порядок активации

19) Введение в учебный процесс

20) Парадигмы обучения

21) Учебные модели и Учебный вход

22) Использование обучающих выборок

23) кривой обучения и погрешность измерения

24) Градиент процедуры оптимизации

25) Типичные проблемы позволяют для тестирования стратегий самостоятельно кодировкой обучения

26) Хебба обучения

27) Генетические алгоритмы

28) Экспертные системы

29) Нечеткие системы для инженерии знаний

30) нейронных сетей для инженерии знаний

31) Кормовые вперед сети

32) Персептрон, обратное распространение и его варианты

33) Один слой Персептрон

34) Линейная Сепарабельность

35) Многослойный персептрон

36) Плотный обратного распространения

37) Первоначальная конфигурация многослойного персептрона

38) Проблема кодирования 8-3-8

39) Обратное распространение ошибки

40) Компоненты и структура RBF сети

41) Обработка информации из сети RBF

42) Сочетания системы уравнений и градиентных стратегий

43) центров и ширины RBF нейронов

44) Растущие RBF сети автоматически регулировать плотность нейронов

45) Сравнение RBF сетей и многослойных персептроны

46) Повторяющиеся персептрон подобные сети

47) Эльман сети

48) Обучение рецидивирующие сети

49) Хопфилда сети

50) матрица Вес

51) Автоматическое объединение и традиционное применение

52) гетероассоциация и аналогии с нейронными хранения данных

53) Непрерывные сети Хопфилда

54) Квантование

55) векторов кодовая книга

56) Адаптивная теории резонанса

57) Кохонена Самоорганизующиеся топологические карты

58) Неконтролируемое самоорганизующейся Feature Карты

59) Изучение векторного квантовани алгоритмы обучения с учителем

60) План Ассоциации

61) Хопфилда Сеть

62) Ограничения на использование сети Хопфилда

Каждая тема в комплекте с диаграммами, уравнений и других форм графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.

Нейронные сети, нечеткие системы является частью программ степени технологии мозга и когнитивных наук, AI, информатики, машинного обучения, электротехники, электроники, инженерных знаний и курсов повышения квалификации в различных университетах.