Neural network fuzzy systems 5.4

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La aplicación es un manual gratuito completo de Red neuronal, sistemas difusos que cubren temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs en el curso. Descargar la aplicación como material de referencia & libro digital para Ciencias del cerebro y cognitivas, IA, ciencias de la computación, aprendizaje automático, programas de ingeniería del conocimiento & cursos de grado.  Esta útil aplicación enumera 149 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 10 capítulos. La aplicación es debe tener para todos los estudiantes de ciencias de la ingeniería & profesionales.  La aplicación proporciona una revisión rápida y referencia a los temas importantes como notas detalladas de la tarjeta flash, hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional para cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o entrevista para los trabajos.  Realice un seguimiento de su aprendizaje, establezca recordatorios, edite el material de estudio, agregue temas favoritos, comparta los temas en las redes sociales.  También puede blog sobre tecnología de ingeniería, innovación, startups de ingeniería,  trabajo de investigación universitaria, actualizaciones de institutos, enlaces informativos sobre materiales de cursos y programas educativos desde su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.  Utilice esta útil aplicación de ingeniería como su tutorial, libro digital, una guía de referencia para el programa, material del curso, trabajo del proyecto, compartir sus puntos de vista en el blog.  Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son: 1) Registrar asignación y asignación 2) El algoritmo de movimiento de código perezoso 3) Multiplicar matriz: Un ejemplo en profundidad 4) Tema rsa 1 5) Introducción a las redes neuronales 6) Historia de las redes neuronales 7) Arquitecturas de red 8) Inteligencia Artificial de la 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 redes neuronales 14) Componentes de las redes neuronales 15) Topologías de red 16) La neurona sesgada 17) Representación de las neuronas 18) Orden de activación 19) Introducción al proceso de aprendizaje 20) Paradigmas del aprendizaje 21) Patrones de formación y aportación de enseñanza 22) Uso de muestras de entrenamiento 23) Curva de aprendizaje y medición de errores 24) Procedimientos de optimización de gradientes 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 avance 32) El perceptrón, la 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 codificación 8-3-8 39) Propagación posterior del error 40) Componentes y estructura de una red RBF 41) Procesamiento de información de una red RBF 42) Combinaciones de estrategias de sistema de ecuaciones y gradientes 43) Centros y anchuras de las neuronas RBF 44) Las redes RBF en crecimiento ajustan automáticamente la densidad de las neuronas 45) Comparación de redes RBF y perceptrones multicapa 46) Redes recurrentes similares al perceptrón 47) Redes elman 48) Capacitación de redes recurrentes 49) Redes Hopfield 50) Matriz de peso 51) Asociación automática y aplicación tradicional 52) Heteroasciación 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 autoorganizantes de Kohonen 58) Mapas de características autoorganizantes no supervisados 59) Algoritmos de cuantificación vectorial de aprendizaje para el aprendizaje supervisado 60) Asociaciones de patrones 61) La Red Hopfield 62) Limitaciones al uso de la red Hopfield Cada tema está completo con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y comprensión rápida. 

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  • Versión 5.2 publicado en 2016-08-05
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