Aplikasi terbaik di Neural Network & Fuzzy Systems, pelajari topik dalam satu menit
Aplikasi ini adalah buku pegangan gratis lengkap dari jaringan saraf, sistem fuzzy yang mencakup topik penting, catatan, materi, berita & blog di lapangan. Unduh aplikasi sebagai bahan referensi & buku digital untuk ilmu otak dan kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, program rekayasa pengetahuan & kursus gelar.
Aplikasi yang berguna ini mencantumkan 149 topik dengan catatan terperinci, diagram, persamaan, rumus & materi kursus, topiknya tercantum dalam 10 bab. Aplikasi ini harus dimiliki untuk semua siswa & profesional sains teknik.
Aplikasi ini memberikan revisi cepat dan referensi ke topik -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 studi, 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 tentang materi kursus & program pendidikan dari ponsel cerdas atau tablet Anda atau di http://www.engineeringapps.net/.
Gunakan aplikasi teknik yang berguna ini sebagai tutorial, buku digital, panduan referensi untuk silabus, materi kursus, pekerjaan proyek, berbagi pandangan Anda di blog.
Beberapa topik yang dibahas dalam aplikasi adalah:
1) Daftarkan alokasi dan penugasan
2) Algoritma Motion-Code-Motion
3) Matrix Multiply: Contoh mendalam
4) RSA Topic 1
5) Pengantar 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) Pengantar proses pembelajaran
20) Paradigma Pembelajaran
21) Pola pelatihan dan masukan pengajaran
22) Menggunakan sampel pelatihan
23) Kurva belajar dan pengukuran kesalahan
24) Prosedur Optimalisasi Gradien
25) Masalah teladan memungkinkan untuk menguji strategi pembelajaran sendiri
26) Aturan Pembelajaran Hebbian
27) Algoritma genetika
28) Sistem Pakar
29) Sistem Fuzzy untuk Rekayasa Pengetahuan
30) Jaringan Saraf untuk Rekayasa Pengetahuan
31) Jaringan umpan-maju
32) Perceptron, backpropagation dan variannya
33) Persceptron satu lapisan
34) Pemisahan linier
35) Perceptron multilayer
36) Backpropagasi yang tangguh
37) Konfigurasi Awal Perceptron multilayer
38) Masalah pengkodean 8-3-8
39) Perbanyakan kesalahan
40) Komponen dan Struktur Jaringan RBF
41) Pemrosesan informasi dari jaringan RBF
42) Kombinasi sistem persamaan dan strategi gradien
43) Pusat dan Lebar Neuron RBF
44) Menanam jaringan RBF secara otomatis menyesuaikan kepadatan neuron
45) Membandingkan Jaringan RBF dan Perceptrons Multilayer
46) Jaringan seperti Perceptron Berulang
47) Jaringan Elman
48) melatih jaringan berulang
49) Jaringan Hopfield
50) Matriks Berat
51) Asosiasi Otomatis dan Aplikasi Tradisional
52) Heteroassociation dan analogi untuk penyimpanan data saraf
53) Jaringan Hopfield Berkelanjutan
54) Kuantisasi
55) Vektor CodeBook
56) Teori Resonansi Adaptif
57) Peta topologi pengorganisasian diri Kohonen
58) peta fitur pengorganisasian diri tanpa pengawasan
59) Pembelajaran Algoritma Kuantisasi Vektor untuk Pembelajaran Diawasi
60) Asosiasi Pola
61) Jaringan Hopfield
62) Keterbatasan menggunakan jaringan hopfield
Setiap topik lengkap dengan diagram, persamaan, dan bentuk representasi grafis lainnya untuk pembelajaran yang lebih baik dan pemahaman yang cepat.
Jaringan saraf, sistem fuzzy adalah bagian dari ilmu otak dan kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, listrik, elektronik, kursus pendidikan teknik pengetahuan dan program gelar teknologi di berbagai universitas.
Memperluas
Waktu rilis
ukuran
kategori
Pembelajaran Pendidikannama paket
