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Neural Network＆Fuzzy Systemsで最高のアプリは、1分でトピックを学びます

このアプリは、コース上の重要なトピック、メモ、素材、ニュース、ブログをカバーするニューラルネットワークの完全なフリーハンドブックであるファジーシステムです。脳および認知科学、AI、コンピューターサイエンス、機械学習、知識工学プログラム、学位コースのためのリファレンスマテリアルおよびデジタルブックとしてアプリをダウンロードしてください。

この便利なアプリには、詳細なメモ、図、方程式、式、コースの資料が記載された149のトピックがリストされています。トピックは10の章にリストされています。アプリは、すべてのエンジニアリングサイエンスの学生と専門家に必要なものです。

このアプリは、詳細なフラッシュカードノートなどの重要なトピックへの迅速な改訂と参照を提供します。これにより、学生や専門家が試験やジョブのインタビューの前にコースシラバスをすばやくカバーすることが簡単で便利になります。

学習を追跡し、リマインダーを設定し、学習資料を編集し、お気に入りのトピックを追加し、ソーシャルメディアでトピックを共有します。

また、エンジニアリングテクノロジー、イノベーション、エンジニアリングスタートアップ、大学の研究作業、研究所の更新、スマートフォンまたはタブレット、またはhttp://www.engineeringApps.net/からコース素材および教育プログラムに関する有益なリンクについてブログを書くこともできます。

この便利なエンジニアリングアプリをチュートリアル、デジタルブック、シラバスのリファレンスガイド、コースマテリアル、プロジェクト作業、ブログでの意見を共有するものとして使用してください。

アプリで説明されているトピックのいくつかは次のとおりです。

1）割り当てと割り当てを登録します

2）Lazy-Code-Motionアルゴリズム

3）マトリックスの乗算：詳細な例

4）RSAトピック1

5）ニューラルネットワークの紹介

6）ニューラルネットワークの履歴

7）ネットワークアーキテクチャ

8）ニューラルネットワークの人工知能

9）知識表現

10）人間の脳

11）ニューロンのモデル

12）指示グラフとしてのニューラルネットワーク

13）ニューラルネットワークにおける時間の概念

14）ニューラルネットワークのコンポーネント

15）ネットワークトポロジ

16）バイアスニューロン

17）ニューロンを表す

18）活性化の順序

19）学習プロセスの紹介

20）学習のパラダイム

21）トレーニングパターンと教育情報

22）トレーニングサンプルの使用

23）学習曲線とエラー測定

24）勾配最適化手順

25）模範的な問題により、自己コード化された学習戦略をテストすることができます

26）ヘビアン学習ルール

27）遺伝的アルゴリズム

28）エキスパートシステム

29）知識工学のためのファジーシステム

30）知識工学のためのニューラルネットワーク

31）フィードフォワードネットワーク

32）パーセプトロン、バックプロパゲーション、およびそのバリアント

33）単層パーセプトロン

34）線形分離性

35）多層パーセプトロン

36）回復力のあるバックプロパゲーション

37）多層パーセプトロンの初期構成

38）8-3-8エンコーディングの問題

39）エラーのバック伝播

40）RBFネットワークのコンポーネントと構造

41）RBFネットワークの情報処理

42）方程式システムと勾配戦略の組み合わせ

43）RBFニューロンの中心と幅

44）成長RBFネットワークは、ニューロン密度を自動的に調整します

45）RBFネットワークと多層パーセプロンの比較

46）再発性パーセプトロンのようなネットワーク

47）エルマンネットワーク

48）トレーニングの再発ネットワーク

49）ホップフィールドネットワーク

50）重量マトリックス

51）自動車協会と従来のアプリケーション

52）神経データストレージへのヘテロアソシエーションと類推

53）連続ホップフィールドネットワーク

54）量子化

55）コードブックベクトル

56）適応共鳴理論

57）コホネン自己組織化トポロジーマップ

58）監視されていない自己組織化機能マップ

59）学習ベクトル量子化アルゴリズムの監視された学習のためのアルゴリズム

60）パターン関連

61）ホップフィールドネットワーク

62）ホップフィールドネットワークの使用の制限

各トピックには、より良い学習と迅速な理解のために、図、方程式、その他の形式のグラフィカル表現が完備されています。

ニューラルネットワーク、ファジーシステムは、脳および認知科学、AI、コンピューターサイエンス、機械学習、電気、電子機器、知識工学教育コース、さまざまな大学の技術学位プログラムの一部です。

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