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La mejor aplicación de redes neuronales y sistemas difusos, aprenda un tema en un minuto

La aplicación es un manual gratuito completo de redes neuronales, sistemas difusos que cubren temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs en el curso. Descargue la aplicación como material de referencia y libro digital para cerebro y ciencias cognitivas, IA, informática, aprendizaje automático, programas de ingeniería de conocimiento y cursos de grado.

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 es necesario para todos los estudiantes y profesionales de ciencias de la ingeniería.

La aplicación proporciona una revisión rápida y una referencia a los temas importantes como las notas detalladas de la tarjeta flash, hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional cubrir el programa de estudios rápidamente antes de un exámenes o entrevistas para trabajos.

Rastree su aprendizaje, establezca recordatorios, edite el material de estudio, agregue temas favoritos, comparta los temas en las redes sociales.

También puede bloguear sobre tecnología de ingeniería, innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajo de investigación universitaria, actualizaciones de instituciones, enlaces informativos sobre materiales de curso y programas de educación desde su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.

Use esta útil aplicación de ingeniería como su tutorial, libro digital, una guía de referencia para el plan de estudios, el material del curso, el trabajo del proyecto, el intercambio de sus puntos de vista en el blog.

Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:

1) Registrar asignación y asignación

2) El algoritmo de cámara de codo perezoso

3) Multriz Multiplicar: un ejemplo en profundidad

4) RSA Tema 1

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 gráfico dirigido

13) El concepto de tiempo en las redes neuronales

14) Componentes de las redes neuronales

15) Topologías de red

16) La neurona de sesgo

17) Representar las neuronas

18) Orden de activación

19) Introducción al proceso de aprendizaje

20) Paradigmas de aprendizaje

21) Patrones de capacitación y información de enseñanza

22) Uso de muestras de entrenamiento

23) Curva de aprendizaje y medición de errores

24) Procedimientos de optimización de gradiente

25) Los problemas ejemplares permiten probar estrategias de aprendizaje autocodificadas

26) Regla de aprendizaje hebbiano

27) Algoritmos genéticos

28) Sistemas de expertos

29) Sistemas difusos para ingeniería de conocimiento

30) Redes neuronales para ingeniería de conocimiento

31) Redes de avance

32) El perceptrón, la backpropagación y sus variantes

33) una sola capa perceptron

34) Separabilidad lineal

35) Un perceptrón de múltiples capas

36) respaldo resistente

37) Configuración inicial de un perceptrón multicapa

38) El problema de codificación 8-3-8

39) Propagación de error

40) Componentes y estructura de una red RBF

41) Procesamiento de información de una red RBF

42) Combinaciones del sistema de ecuación y estrategias de gradiente

43) Centros y anchos de las neuronas RBF

44) Las redes de RBF en crecimiento ajustan automáticamente la densidad de las neuronas

45) Comparación de redes RBF y perceptrones multicapa

46) Redes recurrentes similares a las perceptrones

47) Elman Reds

48) Capacitación de redes recurrentes

49) Hopfield Networks

50) Matriz de peso

51) Auto asociación y aplicación tradicional

52) Heteroasociación y analogías al almacenamiento de datos neuronales

53) Redes continuas de Hopfield

54) Cuantización

55) Vectores de libros de códigos

56) Teoría de resonancia adaptativa

57) Mapas topológicos autoorganizados de Kohonen

58) Mapas de características autoorganizantes no supervisados

59) Algoritmos de cuantización de vectores de aprendizaje para el aprendizaje supervisado

60) Asociaciones de patrones

61) The Hopfield Network

62) Limitaciones para usar la red Hopfield

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

Neural Network, Fuzzy Systems es parte de las ciencias cerebrales y cognitivas, IA, informática, aprendizaje automático, electricidad, electrónica, cursos de educación de ingeniería de conocimiento y programas de grado de tecnología en varias universidades.

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