Neural network fuzzy systems

Diyagramlı Sinir ağı bulanık sistemleri El Kitabı, bir dakika içinde bir konu öğrenin

Uygulama, kursla ilgili önemli konuları, notları ve materyalleri kapsayan Nöro bulanık sistemlerin veya Sinir ağının eksiksiz bir ücretsiz el kitabıdır.

Bu Sinir ağı Uygulaması, sınavlar ve mülakatlar sırasında hızlı öğrenme, revizyonlar, referanslar için tasarlanmıştır.

Bu uygulama, ilgili konuların çoğunu ve tüm temel konularla ayrıntılı açıklamayı kapsar.

Sinir ağı bulanık sistemler uygulamasında kapsanan konulardan bazıları şunlardır:

1) Kayıt Tahsis ve Atama

2) Tembel-Kod-Hareket Algoritması

3) Matris Çarpımı: Derinlemesine Bir Örnek

4) Rsa konusu 1

5) Sinir Ağlarına Giriş

6) Sinir ağlarının tarihi

7) Ağ mimarileri

8) Sinir ağının Yapay Zekası

9) Bilgi Temsil

10) İnsan Beyni

11) Bir nöron modeli

12) Yönlendirilmiş Grafik Olarak Sinir Ağı

13) Sinir ağlarında zaman kavramı

14) Sinir Ağlarının Bileşenleri

15) Ağ Topolojileri

16) Önyargı nöronu

17) Nöronları temsil etmek

18) Aktivasyon sırası

19) Öğrenme sürecine giriş

20) Öğrenme paradigmaları

21) Eğitim modelleri ve Öğretim girdisi

22) Eğitim örneklerinin kullanılması

23) Öğrenme eğrisi ve hata ölçümü

24) Gradyan optimizasyon prosedürleri

25) Örnek problemler, kendi kendine kodlanmış öğrenme stratejilerini test etmeye izin verir

26) Hebbian öğrenme kuralı

27) Genetik Algoritmalar

28) Uzman sistemler

29) Bilgi Mühendisliği için Bulanık Sistemler

30) Bilgi Mühendisliği için Sinir Ağları

31) İleri Beslemeli Ağlar

32) Perceptron, geri yayılım ve çeşitleri

33) Tek katmanlı bir algılayıcı

34) Doğrusal Ayrılabilirlik

35) Çok katmanlı bir algılayıcı

36) Esnek Geri Yayılım

37) Çok katmanlı bir algılayıcının ilk konfigürasyonu

38) 8-3-8 kodlama sorunu

39) Hatanın geri yayılımı

40) Bir RBF ağının bileşenleri ve yapısı

41) Bir RBF ağının bilgi işlemesi

42) Denklem sistemi ve gradyan stratejilerinin kombinasyonları

43) RBF nöronlarının merkezleri ve genişlikleri

44) Büyüyen RBF ağları, nöron yoğunluğunu otomatik olarak ayarlar

45) RBF ağları ve çok katmanlı algılayıcıların karşılaştırılması

46) Tekrarlayan algılayıcı benzeri ağlar

47) Elman ağları

48) Tekrarlayan ağların eğitimi

49) Hopfield ağları

50) Ağırlık matrisi

51) Otomatik ilişkilendirme ve geleneksel uygulama

52) Sinirsel veri depolamaya heteroassociation ve analojiler

53) Sürekli Hopfield ağları

54) Niceleme

55) Kod kitabı vektörleri

56) Uyarlanabilir Rezonans Teorisi

57) Kohonen Kendi Kendini Düzenleyen Topolojik Haritalar

58) Denetimsiz Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritaları

59) Denetimli Öğrenme için Vektör Niceleme Algoritmalarını Öğrenme

60) Kalıp İlişkilendirmeleri

61) Hopfield Ağı

62) Hopfield ağını kullanma sınırlamaları

Karakter sınırlamaları nedeniyle tüm konular listelenmemiştir.

Her konu, daha iyi öğrenme ve hızlı anlama için diyagramlar, denklemler ve diğer grafik temsil biçimleriyle tamamlanmıştır.

Özellikler :

* Bölüm bilge komple Konular

* Zengin Kullanıcı Arayüzü Düzeni

* Rahat Okuma Modu

* Önemli Sınav Konuları

* Çok basit Kullanıcı Arayüzü

* Konuların Çoğunu Kapatın

* Tek bir tıklama ile ilgili Tüm Kitapları alın

* Mobil Optimize Edilmiş İçerik

* Mobil Optimize Edilmiş Görüntüler

Bu uygulama hızlı başvuru için faydalı olacaktır. Tüm kavramların revizyonu, bu uygulamayı kullanarak birkaç saat içinde tamamlanabilir.

Nöro bulanık sistemler veya Sinir ağı, çeşitli üniversitelerde Beyin ve Bilişsel Bilimler, AI, bilgisayar bilimi, makine öğrenimi, elektrik, elektronik, bilgi mühendisliği eğitim kurslarının ve teknoloji lisans programlarının bir parçasıdır.

Bize daha düşük bir puan vermek yerine, lütfen sorularınızı, sorunlarınızı bize e-posta ile gönderin ve gelecekteki Güncellemeler için değerlendirebilmemiz için bize değerli Derecelendirme ve Öneriler verin. Onları sizin için çözmekten mutluluk duyacağız.