Neural network fuzzy systems

The app is a complete free handbook of Neural network, fuzzy systems which cover important topics, notes, materials, news & blogs on the course. Download the App as a reference material & digital book for Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, knowledge engineering programs & degree courses. 

This useful App lists 149 topics with detailed notes, diagrams, equations, formulas & course material, the topics are listed in 10 chapters. The app is must have for all the engineering science students & professionals. 

The app provides quick revision and reference to the important topics like a detailed flash card notes, it makes it easy & useful for the student or a professional to cover the course syllabus quickly before an exams or interview for jobs. 

Track your learning, set reminders, edit the study material, add favorite topics, share the topics on social media. 

You can also blog about engineering technology, innovation, engineering startups,  college research work, institute updates, Informative links on course materials & education programs from your smartphone or tablet or at http://www.engineeringapps.net/. 

Use this useful engineering app as your tutorial, digital book, a reference guide for syllabus, course material, project work, sharing your views on the blog. 

Some of the topics Covered in the app are:

1) Register Allocation and Assignment

2) The Lazy-Code-Motion Algorithm

3) Matrix Multiply: An In-Depth Example

4) Rsa topic 1

5) Introduction to Neural Networks

6) History of neural networks

7) Network architectures

8) Artificial Intelligence of neural network

9) Knowledge Representation

10) Human Brain

11) Model of a neuron

12) Neural Network as a Directed Graph

13) The concept of time in neural networks

14) Components of neural Networks

15) Network Topologies

16) The bias neuron

17) Representing neurons

18) Order of activation

19) Introduction to learning process

20) Paradigms of learning

21) Training patterns and Teaching input

22) Using training samples

23) Learning curve and error measurement

24) Gradient optimization procedures

25) Exemplary problems allow for testing self-coded learning strategies

26) Hebbian learning rule

27) Genetic Algorithms

28) Expert systems

29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering

30) Neural Networks for Knowledge Engineering

31) Feed-forward Networks

32) The perceptron, backpropagation and its variants

33) A single layer perceptron

34) Linear Separability

35) A multilayer perceptron

36) Resilient Backpropagation

37) Initial configuration of a multilayer perceptron

38) The 8-3-8 encoding problem

39) Back propagation of error

40) Components and structure of an RBF network

41) Information processing of an RBF network

42) Combinations of equation system and gradient strategies

43) Centers and widths of RBF neurons

44) Growing RBF networks automatically adjust the neuron density

45) Comparing RBF networks and multilayer perceptrons

46) Recurrent perceptron-like networks

47) Elman networks

48) Training recurrent networks

49) Hopfield networks

50) Weight matrix

51) Auto association and traditional application

52) Heteroassociation and analogies to neural data storage

53) Continuous Hopfield networks

54) Quantization

55) Codebook vectors

56) Adaptive Resonance Theory

57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps

58) Unsupervised Self-Organizing Feature Maps

59) Learning Vector Quantization Algorithms for Supervised Learning

60) Pattern Associations

61) The Hopfield Network

62) Limitations to using the Hopfield network

Each topic is complete with diagrams, equations and other forms of graphical representations for better learning and quick understanding. 

Neural network, fuzzy systems is part of Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, electrical, electronics, knowledge engineering education courses and technology degree programs at various universities. 

Ứng dụng là một cuốn sổ tay miễn phí hoàn toàn của mạng lưới thần kinh, hệ thống mờ trong đó bao gồm quan trọng chủ đề, ghi chú, tài liệu, tin tức và blog về các khóa học. Tải ứng dụng như một tài liệu tham khảo và sách kỹ thuật số cho não và khoa học nhận thức, AI, khoa học máy tính, máy tính học tập, chương trình kỹ thuật kiến ​​thức & các khóa học cấp bằng.

Điều này ứng dụng hữu ích liệt kê 149 chủ đề với chi tiết ghi chú, sơ đồ, phương trình, công thức và tài liệu khóa học, các chủ đề được liệt kê trong 10 chương. Các ứng dụng phải có cho tất cả các sinh viên khoa học kỹ thuật và các chuyên gia.

Ứng dụng cung cấp sửa đổi nhanh chóng và tài liệu tham khảo cho các chủ đề quan trọng như một chi tiết ghi chép thẻ flash, nó làm cho nó dễ dàng và hữu ích cho sinh viên hoặc một chuyên nghiệp để trang trải các chương trình học một cách nhanh chóng trước một kỳ thi hay cuộc phỏng vấn việc làm.

Theo dõi học tập của bạn, thiết lập nhắc nhở, chỉnh sửa các tài liệu học tập, thêm chủ đề yêu thích, chia sẻ các chủ đề trên phương tiện truyền thông xã hội.

Bạn cũng có thể viết blog về công nghệ kỹ thuật, đổi mới, khởi động kỹ thuật, công trình nghiên cứu đại học, cập nhật viện, liên kết Informative về tài liệu học tập và các chương trình giáo dục từ điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn hoặc tại http://www.engineeringapps.net/.

Sử dụng ứng dụng kỹ thuật này hữu ích như hướng dẫn của bạn, cuốn sách kỹ thuật số, một hướng dẫn tham khảo cho giáo trình, tài liệu học tập, công việc dự án, chia sẻ quan điểm của mình trên blog.

Một số chủ đề Bao trong ứng dụng là:

1) Đăng ký giao và chuyển nhượng

2) The Lazy-Mã-Motion Algorithm

3) Matrix Multiply: Ví dụ In-Depth

4) RSA chủ đề 1

5) Giới thiệu về Neural Networks

6) Lịch sử của mạng lưới thần kinh

7) kiến ​​trúc mạng

8) Trí tuệ nhân tạo của mạng lưới thần kinh

9) Kiến thức đại diện

10) não người

11) Mô hình một tế bào thần kinh

12) Neural Network là một đồ thị có hướng

13) Các khái niệm về thời gian trong các mạng thần kinh

14) Các thành phần của mạng lưới thần kinh

15) Topo mạng

16) Các tế bào thần kinh thiên vị

17) Đại diện tế bào thần kinh

18) Trình tự kích hoạt

19) Giới thiệu về quá trình học tập

20) Những mô hình học tập

21) mô hình đào tạo và đầu vào giảng dạy

22) Sử dụng mẫu huấn luyện

23) Đường cong học tập và đo lường lỗi

24) thủ tục tối ưu hóa Gradient

25) vấn đề mẫu mực cho phép thử nghiệm các chiến lược học tập tự mã hóa

26) quy tắc học tập Hebbian

27) Thuật toán di truyền

28) Hệ thống chuyên gia

29) Hệ thống mờ cho tri thức kỹ thuật

30) Neural Networks cho tri thức kỹ thuật

31) Mạng Feed-về phía trước

32) Các perceptron, lan truyền ngược và các biến thể của nó

33) Một lớp perceptron đơn

34) tuyến tính sự phân chia

35) Một perceptron nhiều lớp

36) lan truyền ngược Khả năng hồi phục

37) cấu hình ban đầu của một Perceptron đa lớp

38) Các vấn đề mã hóa 8-3-8

39) Về tuyên truyền các lỗi

40) Các thành phần và cấu trúc của một mạng RBF

41) Xử lý thông tin của một mạng RBF

42) Kết hợp của các hệ phương trình và chiến lược Gradient

43) Trung tâm và độ rộng của tế bào thần kinh RBF

44) Phát triển mạng RBF tự động điều chỉnh mật độ tế bào thần kinh

45) So sánh mạng RBF và perceptron nhiều lớp

46) mạng perceptron như tái phát

47) mạng Elman

48) Đào tạo mạng lưới tái phát

49) mạng Hopfield

50) ma trận Trọng lượng

51) Hội Tự động và ứng dụng truyền thống

52) Heteroassociation và suy luận để lưu trữ dữ liệu thần kinh

53) mạng Hopfield liên tục

54) Quantization

55) vectơ codebook

56) Thích ứng Lý thuyết cộng hưởng

57) Kohonen tự tổ chức tôpô Maps

58) có giám sát tính năng Tự Tổ chức Maps

59) Học Vector Quantization thuật toán cho việc học tập có giám sát

60) Hội Pattern

61) Các mạng hopfield

62) Hạn chế việc sử dụng các mạng hopfield

Mỗi chủ đề được hoàn thành với sơ đồ, phương trình và các hình thức khác của đại diện đồ họa cho việc học tập tốt hơn và hiểu biết nhanh chóng.

mạng lưới thần kinh, hệ thống mờ là một phần của não và khoa học nhận thức, AI, khoa học máy tính, học máy, điện, điện tử, các khóa đào tạo kỹ thuật kiến ​​thức và các chương trình độ công nghệ của các trường đại học khác nhau.