Everyone

faadooengineers.com

Ice Cream Sandwich

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.


Лучшее приложение на нейронной сети и систем с нечеткой логикой, узнать тему в минуту

Neural network fuzzy systems

Последняя версия Neural network fuzzy systems

Другие версии