La mejor aplicación de redes neuronales y sistemas difusos, aprenda un tema en un minuto
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Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:
1) Registrar asignación y asignación
2) El algoritmo de cámara de codo perezoso
3) Multriz Multiplicar: un ejemplo en profundidad
4) RSA Tema 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 las redes neuronales
14) Componentes de las redes neuronales
15) Topologías de red
16) La neurona de sesgo
17) Representar las neuronas
18) Orden de activación
19) Introducción al proceso de aprendizaje
20) Paradigmas de aprendizaje
21) Patrones de capacitación y información de enseñanza
22) Uso de muestras de entrenamiento
23) Curva de aprendizaje y medición de errores
24) Procedimientos de optimización de gradiente
25) Los problemas ejemplares permiten probar estrategias de aprendizaje autocodificadas
26) Regla de aprendizaje hebbiano
27) Algoritmos genéticos
28) Sistemas de expertos
29) Sistemas difusos para ingeniería de conocimiento
30) Redes neuronales para ingeniería de conocimiento
31) Redes de avance
32) El perceptrón, la backpropagación y sus variantes
33) una sola capa perceptron
34) Separabilidad lineal
35) Un perceptrón de múltiples capas
36) respaldo resistente
37) Configuración inicial de un perceptrón multicapa
38) El problema de codificación 8-3-8
39) Propagación de error
40) Componentes y estructura de una red RBF
41) Procesamiento de información de una red RBF
42) Combinaciones del sistema de ecuación y estrategias de gradiente
43) Centros y anchos de las neuronas RBF
44) Las redes de RBF en crecimiento ajustan automáticamente la densidad de las neuronas
45) Comparación de redes RBF y perceptrones multicapa
46) Redes recurrentes similares a las perceptrones
47) Elman Reds
48) Capacitación de redes recurrentes
49) Hopfield Networks
50) Matriz de peso
51) Auto asociación y aplicación tradicional
52) Heteroasociación y analogías al almacenamiento de datos neuronales
53) Redes continuas de Hopfield
54) Cuantización
55) Vectores de libros de códigos
56) Teoría de resonancia adaptativa
57) Mapas topológicos autoorganizados de Kohonen
58) Mapas de características autoorganizantes no supervisados
59) Algoritmos de cuantización de vectores de aprendizaje para el aprendizaje supervisado
60) Asociaciones de patrones
61) The Hopfield Network
62) Limitaciones para usar la red Hopfield
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y una comprensión rápida.
Neural Network, Fuzzy Systems es parte de las ciencias cerebrales y cognitivas, IA, informática, aprendizaje automático, electricidad, electrónica, cursos de educación de ingeniería de conocimiento y programas de grado de tecnología en varias universidades.
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