Everyone

faadooengineers.com

Ice Cream Sandwich

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.


Các ứng dụng tốt nhất trên mạng thần kinh và hệ thống mờ, tìm hiểu một chủ đề trong một phút

Neural network fuzzy systems

Phiên bản mới nhất của Neural network fuzzy systems

Phiên bản khác