Neural network fuzzy systems 5.4
Anda dapat mengunduh dalam 5 detik.
Tentang Neural network fuzzy systems
Aplikasi ini adalah buku pegangan gratis lengkap dari jaringan Neural, sistem fuzzy yang mencakup topik penting, catatan, materi, berita & blog di kursus. Unduh Aplikasi sebagai bahan referensi & buku digital untuk Ilmu Otak dan Kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, program teknik pengetahuan & program gelar. Aplikasi yang berguna ini mencantumkan 149 topik dengan catatan rinci, diagram, persamaan, rumus & materi kursus, topik tercantum dalam 10 bab. Aplikasi ini harus memiliki untuk semua mahasiswa sains teknik & profesional. Aplikasi ini memberikan revisi cepat dan referensi ke topik penting seperti catatan kartu flash terperinci, itu membuatnya mudah & berguna bagi siswa atau profesional untuk menutupi silabus kursus dengan cepat sebelum ujian atau wawancara untuk pekerjaan. Lacak pembelajaran Anda, atur pengingat, edit materi belajar, tambahkan topik favorit, bagikan topik di media sosial. Anda juga dapat menulis blog tentang teknologi teknik, inovasi, startup teknik, & pekerjaan penelitian perguruan tinggi, pembaruan institut, tautan informatif pada materi kursus & program pendidikan dari ponsel cerdas atau tablet Anda atau di http://www.engineeringapps.net/. Gunakan aplikasi rekayasa yang berguna ini sebagai tutorial, buku digital, panduan referensi untuk silabus, materi kursus, pekerjaan proyek, berbagi pandangan Anda di blog. Beberapa topik yang tercakup dalam aplikasi ini adalah: 1) Daftar alokasi dan penugasan 2) Algoritma Malas-Kode-Gerak 3) Matriks Mengalikan: Contoh Mendalam 4) Topik Rsa 1 5) Pengenalan Jaringan Saraf 6) Sejarah jaringan saraf 7) Arsitektur jaringan 8) Kecerdasan buatan jaringan saraf 9) Representasi Pengetahuan 10) Otak Manusia 11) Model neuron 12) Jaringan Saraf sebagai Grafik Terarah 13) Konsep waktu dalam jaringan saraf 14) Komponen Jaringan saraf 15) Topologi Jaringan 16) Neuron bias 17) Mewakili neuron 18) Urutan aktivasi 19) Pengenalan proses pembelajaran 20) Paradigma pembelajaran 21) Pola pelatihan dan input Pengajaran 22) Menggunakan sampel pelatihan 23) Kurva pembelajaran dan pengukuran kesalahan 24) Prosedur pengoptimalan gradien 25) Masalah teladan memungkinkan pengujian strategi pembelajaran berkode mandiri 26) Aturan pembelajaran Hebbian 27) Algoritma Genetik 28) Sistem ahli 29) Sistem Fuzzy untuk Teknik Pengetahuan 30) Jaringan Saraf untuk Teknik Pengetahuan 31) Jaringan feed-forward 32) Perceptron, backpropagation dan variannya 33) Perceptron lapisan tunggal 34) Separability Linear 35) Persepsi multilayer 36) Backpropagation Tangguh 37) Konfigurasi awal perceptron multilayer 38) Masalah pengkodean 8-3-8 39) Back propagation of error 40) Komponen dan struktur jaringan RBF 41) Pemrosesan informasi jaringan RBF 42) Kombinasi sistem persamaan dan strategi gradien 43) Pusat dan lebar neuron RBF 44) Menumbuhkan jaringan RBF secara otomatis menyesuaikan kepadatan neuron 45) Membandingkan jaringan RBF dan perceptron multilayer 46) Jaringan seperti persepsi berulang 47) Jaringan Elman 48) Melatih jaringan berulang 49) Jaringan Hopfield 50) Matriks berat 51) Asosiasi otomatis dan aplikasi tradisional 52) Heteroaosiasi dan analogi terhadap penyimpanan data saraf 53) Jaringan Hopfield berkelanjutan 54) Kuantisasi 55) Vektor buku kode 56) Teori Resonansi Adaptif 57) Kohonen Mengorganisir Sendiri Peta Topologi 58) Peta Fitur Penyelenggaraan Mandiri Tanpa Pengawasan 59) Mempelajari Algoritma Kuantisasi Vektor untuk Pembelajaran yang Diawasi 60) Asosiasi Pola 61) Jaringan Hopfield 62) Batasan untuk menggunakan jaringan Hopfield Setiap topik lengkap dengan diagram, persamaan, dan bentuk representasi grafis lainnya untuk pembelajaran yang lebih baik dan pemahaman yang cepat.