La meilleure application sur les systèmes de réseau neuronal et flou, apprenez un sujet en une minute
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Certains des sujets abordés dans l'application sont:
1) Enregistrer l'allocation et l'attribution
2) l'algorithme de mouvement de code paresseux
3) Matrice Multiply: un exemple approfondi
4) RSA Sujet 1
5) Introduction aux réseaux de neurones
6) Histoire des réseaux de neurones
7) Architectures de réseau
8) Intelligence artificielle du réseau neuronal
9) Représentation des connaissances
10) Brain humain
11) modèle d'un neurone
12) réseau neuronal comme graphique dirigé
13) Le concept de temps dans les réseaux de neurones
14) Composantes des réseaux de neurones
15) Topologies de réseau
16) Le neurone de biais
17) Représentant les neurones
18) Ordre d'activation
19) Introduction au processus d'apprentissage
20) Paradigmes d'apprentissage
21) Modèles de formation et contribution à l'enseignement
22) Utilisation d'échantillons de formation
23) Courbe d'apprentissage et mesure d'erreur
24) Procédures d'optimisation du gradient
25) Les problèmes exemplaires permettent de tester les stratégies d'apprentissage auto-codées
26) Règle d'apprentissage hébbien
27) Algorithmes génétiques
28) Systèmes d'experts
29) Systèmes flous pour l'ingénierie des connaissances
30) Réseaux de neurones pour l'ingénierie des connaissances
31) Réseaux de Feed-Forward
32) le perceptron, la rétropropagation et ses variantes
33) une seule couche perceptron
34) séparabilité linéaire
35) un perceptron multicouche
36) rétropropagation résiliente
37) Configuration initiale d'un perceptron multicouche
38) Le problème du codage 8-3-8
39) Propagation du dos de l'erreur
40) Composants et structure d'un réseau RBF
41) Traitement de l'information d'un réseau RBF
42) combinaisons de systèmes d'équations et de stratégies de gradient
43) centres et largeurs de neurones RBF
44) Les réseaux RBF croissants ajustent automatiquement la densité des neurones
45) Comparaison des réseaux RBF et des perceptrons multicouches
46) Réseaux récurrents de type perceptron
47) Elman Networks
48) Formation des réseaux récurrents
49) Hopfield Networks
50) Matrice de poids
51) Association automatique et application traditionnelle
52) Hétéro-association et analogies au stockage de données neuronales
53) Réseaux de Hopfield continus
54) quantification
55) Vecteurs du livre de codes
56) Théorie de la résonance adaptative
57) cartes topologiques auto-organisantes de Kohonen
58) Cartes des fonctionnalités auto-organisées non supervisées
59) Algorithmes de quantification des vecteurs d'apprentissage pour l'apprentissage supervisé
60) Associations de modèles
61) Le réseau Hopfield
62) Limites à l'utilisation du réseau Hopfield
Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et une compréhension rapide.
Le réseau neuronal, Fuzzy Systems fait partie des sciences du cerveau et cognitive, de l'IA, de l'informatique, de l'apprentissage automatique, de l'électricité, de l'électronique, des cours d'enseignement de l'ingénierie des connaissances et des programmes de diplôme technologique dans diverses universités.
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