Neural network fuzzy systems para PC

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La aplicación es gratuita un manual completo de la red neuronal, sistemas difusos que cubren temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs en el curso. Descargar la aplicación como material de referencia y libros digitales para el Cerebro y Ciencias Cognitivas, AI, la informática, aprendizaje automático, los programas de ingeniería del conocimiento y titulaciones.

Esta útil aplicación enumera 149 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 10 capítulos. La aplicación se debe tener para todos los estudiantes de ciencias de la ingeniería y profesionales.

La aplicación proporciona la revisión rápida y la referencia a los temas importantes como unas detalladas notas de tarjetas flash, que hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional para cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o entrevista de trabajo.

El seguimiento de su aprendizaje, establecer recordatorios, editar el material de estudio, añadir temas favoritos, compartir los temas en los medios sociales.

También puede blog acerca de la tecnología de la ingeniería, la innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación de la universidad, instituto actualizaciones, enlaces informativos sobre los materiales del curso y los programas de educación de su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.

Utilice esta aplicación de ingeniería útiles como su tutorial, libro digital, una guía de referencia para el programa de estudios, material del curso, el trabajo del proyecto, compartiendo sus puntos de vista en el blog.

Algunos de los temas tratados en la aplicación son:

1) Registrarse distribución y asignación
2) El Lazy-Code-Motion Algoritmo
3) Multiplicar la matriz: un ejemplo en Profundidad
4) Tema 1 Rsa
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 un grafo dirigido
13) El concepto de tiempo en las redes neuronales
14) Los componentes de las redes neuronales
15) Las topologías de red
16) La neurona sesgo
17) Representación de las neuronas
18) Orden de activación
19) Introducción al proceso de aprendizaje
20) Los paradigmas de aprendizaje
21) patrones de formación y entrada de Enseñanza
22) El uso de muestras de entrenamiento
23) curva de aprendizaje y la medición de error
24) procedimientos de optimización del gradiente
25) Los ejemplos de problemas permiten probar estrategias de aprendizaje auto-coded
26) norma aprendizaje de Hebb
27) Algoritmos Genéticos
28) Los sistemas expertos
29) Sistemas Difusos de Ingeniería del Conocimiento
30) Redes Neuronales de Ingeniería del Conocimiento
31) Las redes de alimentación hacia adelante
32) El perceptrón, backpropagation y sus variantes
33) un perceptrón de capa única
34) La separabilidad lineal
35) Un perceptrón multicapa
36) Retropropagación Resilient
37) La configuración inicial de un perceptrón multicapa
38) La codificación problema 8-3-8
39) retropropagación del error
40) Los componentes y la estructura de una red RBF
41) Tratamiento de la información de una red RBF
42) Las combinaciones de sistema de ecuaciones y las estrategias de gradiente
43) Centros y anchuras de las neuronas RBF
44) las redes RBF Cultivo ajustan automáticamente la densidad de neuronas
45) La comparación de las redes RBF y perceptrones multicapa
46) Las redes recurrentes perceptrón
47) Redes Elman
48) Formación redes recurrentes
49) las redes de Hopfield
50) matriz Peso
51) La asociación automática y aplicación tradicional
52) Heteroassociation y analogías para el almacenamiento de datos neuronal
53) redes continuas Hopfield
54) Cuantificación
55) los vectores de Libro de Códigos
56) teoría de la resonancia adaptativa
57) Kohonen auto-organización de mapas topológicos
Mapas 58) en el interior de auto-organización de funciones
59) El aprendizaje de cuantificación vectorial Algoritmos para el aprendizaje supervisado
60) Las asociaciones de patrón
61) La Red de Hopfield
62) Las limitaciones a la utilización de la red de Hopfield

Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y la comprensión rápida.

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