Neural network fuzzy systems

Manuel des systèmes flous de réseau neuronal avec diagramme, apprenez un sujet en une minute.

L'application est un manuel complet et gratuit des systèmes flous Neuro ou du réseau neuronal qui couvre des sujets importants, des notes et du matériel sur le cours.

Cette application de réseau de neurones est conçue pour un apprentissage rapide, des révisions, des références au moment des examens et des entretiens.

Cette application couvre la plupart des sujets connexes et des explications détaillées avec tous les sujets de base.

Certains des sujets abordés dans l'application Systèmes flous de réseau neuronal sont :

1) Affectation et affectation du registre

2) L'algorithme Lazy-Code-Motion

3) Multiplication matricielle : un exemple approfondi

4) Rsa sujet 1

5) Introduction aux réseaux de neurones

6) Histoire des réseaux de neurones

7) Architectures réseaux

8) Intelligence artificielle du réseau de neurones

9) Représentation des connaissances

10) Cerveau humain

11) Modèle d'un neurone

12) Réseau de neurones en tant que graphe orienté

13) La notion de temps dans les réseaux de neurones

14) Composants des réseaux de neurones

15) Topologies de réseau

16) Le neurone de biais

17) Représenter les neurones

18) Ordre d'activation

19) Introduction au processus d'apprentissage

20) Paradigmes d'apprentissage

21) Modèles de formation et apport d'enseignement

22) Utiliser des échantillons d'apprentissage

23) Courbe d'apprentissage et mesure d'erreur

24) Procédures d'optimisation des dégradés

25) Les problèmes exemplaires permettent de tester des stratégies d'apprentissage autocodées

26) Règle d'apprentissage Hebbian

27) Algorithmes génétiques

28) Systèmes experts

29) Systèmes flous pour l'ingénierie des connaissances

30) Réseaux de neurones pour l'ingénierie des connaissances

31) Réseaux d'anticipation

32) Le perceptron, la rétropropagation et ses variantes

33) Un perceptron monocouche

34) Séparabilité linéaire

35) Un perceptron multicouche

36) Rétropropagation résiliente

37) Configuration initiale d'un perceptron multicouche

38) Le problème d'encodage 8-3-8

39) Retour propagation 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 des neurones RBF

44) Les réseaux RBF en croissance ajustent automatiquement la densité de neurones

45) Comparaison des réseaux RBF et des perceptrons multicouches

46) Réseaux récurrents de type perceptron

47) Réseaux Elman

48) Former les réseaux récurrents

49) Réseaux Hopfield

50) Matrice de poids

51) Association automatique et application traditionnelle

52) Hétéroassociation et analogies avec le stockage de données neuronales

53) Réseaux Hopfield continus

54) Quantification

55) Vecteurs de livre de codes

56) Théorie de la résonance adaptative

57) Cartes topologiques auto-organisées de Kohonen

58) Cartes d'entités auto-organisées non supervisées

59) Apprentissage des algorithmes de quantification vectorielle pour l'apprentissage supervisé

60) Associations de motifs

61) Le réseau Hopfield

62) Limitations à l'utilisation du réseau Hopfield

Tous les sujets ne sont pas répertoriés en raison des limitations de caractères.

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et une compréhension rapide.

Caractéristiques :

* Sujets complets par chapitre

* Mise en page riche de l'interface utilisateur

* Mode de lecture confortable

* Sujets d'examen importants

* Interface utilisateur très simple

* Couvrir la plupart des sujets

* Un clic pour obtenir tous les livres associés

* Contenu optimisé pour les mobiles

* Images optimisées pour les mobiles

Cette application sera utile pour une référence rapide. La révision de tous les concepts peut être terminée en quelques heures à l'aide de cette application.

Les systèmes neurofuzzy ou réseau de neurones font partie des sciences du cerveau et cognitives, de l'IA, de l'informatique, de l'apprentissage automatique, de l'électricité, de l'électronique, des cours de formation en ingénierie des connaissances et des programmes d'études en technologie dans diverses universités.

Au lieu de nous donner une note inférieure, envoyez-nous vos questions, problèmes et donnez-nous une note et une suggestion précieuses afin que nous puissions en tenir compte pour les futures mises à jour. Nous nous ferons un plaisir de les résoudre pour vous.