แอพที่ดีที่สุดใน Neural Network & Fuzzy Systems เรียนรู้หัวข้อในอีกไม่กี่นาที
แอพนี้เป็นคู่มือฟรีของเครือข่ายประสาทระบบฟัซซี่ซึ่งครอบคลุมหัวข้อสำคัญหมายเหตุวัสดุข่าวและบล็อกในหลักสูตร ดาวน์โหลดแอพเป็นวัสดุอ้างอิงและหนังสือดิจิตอลสำหรับสมองและวิทยาศาสตร์การรู้ความเข้าใจ AI, วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์, การเรียนรู้ของเครื่อง, โปรแกรมวิศวกรรมความรู้และหลักสูตรปริญญา
แอพที่มีประโยชน์นี้แสดงรายการ 149 หัวข้อพร้อมบันทึกรายละเอียดไดอะแกรม, สมการ, สูตรและวัสดุหลักสูตร, หัวข้อแสดงอยู่ใน 10 บท แอพนี้ต้องมีสำหรับนักศึกษาวิทยาศาสตร์และผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมทั้งหมด
แอพนี้ให้การแก้ไขอย่างรวดเร็วและอ้างอิงถึงหัวข้อสำคัญเช่นบันทึกย่อแฟลชการ์ดโดยละเอียดทำให้ง่ายและมีประโยชน์สำหรับนักเรียนหรือมืออาชีพในการครอบคลุมหลักสูตรหลักสูตรอย่างรวดเร็วก่อนการสอบหรือสัมภาษณ์งาน
ติดตามการเรียนรู้ของคุณตั้งค่าการเตือนแก้ไขเนื้อหาการศึกษาเพิ่มหัวข้อที่ชื่นชอบแบ่งปันหัวข้อบนโซเชียลมีเดีย
นอกจากนี้คุณยังสามารถบล็อกเกี่ยวกับเทคโนโลยีวิศวกรรมนวัตกรรมการเริ่มต้นวิศวกรรมงานวิจัยวิทยาลัยการอัพเดทสถาบันลิงก์ข้อมูลเกี่ยวกับหลักสูตรวัสดุและโปรแกรมการศึกษาจากสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตของคุณหรือที่ http://www.engineeringapps.net/
ใช้แอพวิศวกรรมที่มีประโยชน์นี้เป็นบทช่วยสอนหนังสือดิจิตอลคู่มืออ้างอิงสำหรับหลักสูตรวัสดุหลักสูตรการทำงานโครงการแบ่งปันมุมมองของคุณในบล็อก
บางหัวข้อที่ครอบคลุมในแอพคือ:
1) ลงทะเบียนการจัดสรรและการมอบหมาย
2) อัลกอริทึมการเคลื่อนที่แบบ Lazy-Code
3) เมทริกซ์คูณ: ตัวอย่างเชิงลึก
4) หัวข้อ RSA 1
5) บทนำสู่เครือข่ายประสาท
6) ประวัติเครือข่ายประสาท
7) สถาปัตยกรรมเครือข่าย
8) ปัญญาประดิษฐ์ของเครือข่ายประสาท
9) การเป็นตัวแทนความรู้
10) สมองมนุษย์
11) แบบจำลองของเซลล์ประสาท
12) เครือข่ายประสาทเป็นกราฟกำกับ
13) แนวคิดของเวลาในเครือข่ายประสาท
14) ส่วนประกอบของเครือข่ายประสาท
15) ทอพอโลยีเครือข่าย
16) เซลล์ประสาทอคติ
17) เป็นตัวแทนของเซลล์ประสาท
18) คำสั่งการเปิดใช้งาน
19) กระบวนการเรียนรู้เบื้องต้น
20) กระบวนทัศน์ของการเรียนรู้
21) รูปแบบการฝึกอบรมและข้อมูลการสอน
22) การใช้ตัวอย่างการฝึกอบรม
23) การเรียนรู้เส้นโค้งและการวัดข้อผิดพลาด
24) ขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสี
25) ปัญหาที่เป็นแบบอย่างอนุญาตให้ทดสอบกลยุทธ์การเรียนรู้ด้วยตนเอง
26) กฎการเรียนรู้ของเฮบเบีย
27) อัลกอริทึมทางพันธุกรรม
28) ระบบผู้เชี่ยวชาญ
29) ระบบฟัซซี่สำหรับวิศวกรรมความรู้
30) เครือข่ายประสาทสำหรับวิศวกรรมความรู้
31) เครือข่ายฟีดไปข้างหน้า
32) Perceptron, backpropagation และตัวแปรของมัน
33) Perceptron เลเยอร์เดียว
34) การแยกเชิงเส้น
35) perceptron หลายชั้น
36) backpropagation ที่ยืดหยุ่น
37) การกำหนดค่าเริ่มต้นของ multilayer perceptron
38) ปัญหาการเข้ารหัส 8-3-8
39) การแพร่กระจายของข้อผิดพลาดกลับ
40) ส่วนประกอบและโครงสร้างของเครือข่าย RBF
41) การประมวลผลข้อมูลของเครือข่าย RBF
42) การรวมกันของระบบสมการและกลยุทธ์การไล่ระดับสี
43) ศูนย์และความกว้างของเซลล์ประสาท RBF
44) การเติบโตของเครือข่าย RBF จะปรับความหนาแน่นของเซลล์ประสาทโดยอัตโนมัติ
45) การเปรียบเทียบเครือข่าย RBF และ Perceptrons หลายชั้น
46) เครือข่ายที่มีลักษณะคล้าย Perceptron กำเริบ
47) Elman Networks
48) การฝึกอบรมเครือข่ายซ้ำ
49) Hopfield Networks
50) เมทริกซ์น้ำหนัก
51) การเชื่อมโยงอัตโนมัติและแอปพลิเคชันแบบดั้งเดิม
52) heteroassociation และการเปรียบเทียบกับการจัดเก็บข้อมูลประสาท
53) เครือข่าย Hopfield ต่อเนื่อง
54) ควอนตัม
55) เวกเตอร์ codebook
56) ทฤษฎีการสั่นพ้องแบบปรับตัว
57) แผนที่ทอพอโลยีที่จัดระเบียบด้วยตนเองของ Kohonen
58) แผนที่คุณสมบัติการจัดระเบียบตนเองที่ไม่ได้รับการดูแล
59) การเรียนรู้อัลกอริทึมการหาปริมาณเวกเตอร์สำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล
60) การเชื่อมโยงรูปแบบ
61) เครือข่าย Hopfield
62) ข้อ จำกัด ในการใช้เครือข่าย Hopfield
แต่ละหัวข้อเสร็จสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรมสมการและรูปแบบอื่น ๆ ของการเป็นตัวแทนกราฟิกเพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้นและความเข้าใจที่รวดเร็ว
เครือข่ายประสาท, ระบบฟัซซี่เป็นส่วนหนึ่งของสมองและวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจ, AI, วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์, การเรียนรู้ของเครื่อง, ไฟฟ้า, อิเล็กทรอนิกส์, หลักสูตรการศึกษาด้านวิศวกรรมความรู้และหลักสูตรปริญญาเทคโนโลยีในมหาวิทยาลัยต่างๆ
ขยาย
วันที่เผยแพร่
ขนาด
หมวดหมู่
การเรียนรู้การศึกษาชื่อแพ็กเกจ
