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O melhor aplicativo sobre redes neurais e sistemas difusos, aprenda um tópico em um minuto

O aplicativo é um manual gratuito completo de rede neural, sistemas difusos que abrangem tópicos, notas, materiais, notícias e blogs importantes no curso. Faça o download do aplicativo como material de referência e livro digital para ciências cerebrais e cognitivas, IA, ciência da computação, aprendizado de máquina, programas de engenharia de conhecimento e cursos de graduação.

Este aplicativo útil lista 149 tópicos com notas detalhadas, diagramas, equações, fórmulas e material do curso, os tópicos estão listados em 10 capítulos. O aplicativo deve ter para todos os estudantes e profissionais de ciências de engenharia.

O aplicativo fornece uma rápida revisão e referência aos tópicos importantes, como um Flash Notes detalhado, torna -o fácil e útil para o aluno ou um profissional para cobrir o currículo do curso rapidamente antes de um exame ou entrevista para empregos.

Rastreie seu aprendizado, defina lembretes, edite o material de estudo, adicione tópicos favoritos, compartilhe os tópicos nas mídias sociais.

Você também pode blog sobre tecnologia de engenharia, inovação, startups de engenharia, trabalho de pesquisa da faculdade, atualizações do Instituto, links informativos sobre materiais e programas de educação do seu smartphone ou tablet ou em http://www.engineeringapps.net/.

Use este aplicativo útil de engenharia como tutorial, livro digital, um guia de referência para o plano de estudos, material do curso, trabalho do projeto, compartilhando suas opiniões no blog.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:

1) Registrar alocação e atribuição

2) o algoritmo de movimento de código preguiçoso

3) Matriz Multiply: Um exemplo aprofundado

4) RSA Tópico 1

5) Introdução às redes neurais

6) História das redes neurais

7) Arquiteturas de rede

8) Inteligência artificial da rede neural

9) Representação do conhecimento

10) cérebro humano

11) Modelo de um neurônio

12) Rede neural como um gráfico direcionado

13) O conceito de tempo em redes neurais

14) Componentes de redes neurais

15) topologias de rede

16) O neurônio do viés

17) Representando neurônios

18) Ordem de ativação

19) Introdução ao processo de aprendizagem

20) Paradigmas de aprendizado

21) Padrões de treinamento e insumo de ensino

22) Usando amostras de treinamento

23) Curva de aprendizado e medição de erros

24) Procedimentos de otimização de gradiente

25) Problemas exemplares permitem testar estratégias de aprendizagem auto-codificadas

26) Regra de aprendizado hebbiano

27) Algoritmos genéticos

28) Sistemas especializados

29) sistemas difusos para engenharia de conhecimento

30) Redes neurais para engenharia de conhecimento

31) Redes de feed-forward

32) o perceptron, retropropagação e suas variantes

33) uma única camada perceptron

34) Separabilidade linear

35) Um perceptron multicamada

36) retropropagação resiliente

37) Configuração inicial de um perceptron multicamada

38) o problema de codificação 8-3-8

39) Propagação de erro nas costas

40) Componentes e estrutura de uma rede RBF

41) Processamento de informações de uma rede RBF

42) Combinações do sistema de equações e estratégias de gradiente

43) Centros e larguras dos neurônios RBF

44) O crescimento de redes RBF ajustam automaticamente a densidade de neurônios

45) Comparando redes RBF e perceptrons multicamadas

46) Redes de perceptron recorrentes

47) Elman Networks

48) Treinando redes recorrentes

49) Hopfield Networks

50) Matriz de peso

51) Associação automática e aplicação tradicional

52) heteroassociação e analogias ao armazenamento de dados neurais

53) Redes de Hopfield contínuas

54) quantização

55) vetores de livro de códigos

56) Teoria de ressonância adaptativa

57) Kohonen auto-organizando mapas topológicos

58) Mapas de recursos auto-organizados sem supervisão

59) Algoritmos de quantização de vetores de aprendizagem para aprendizado supervisionado

60) Associações de padrões

61) a rede Hopfield

62) Limitações para usar a rede Hopfield

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para melhor aprendizado e compreensão rápida.

Rede neural, a Fuzzy Systems faz parte das ciências cerebrais e cognitivas, IA, ciência da computação, aprendizado de máquina, eletrônicos, eletrônicos, cursos de educação em engenharia de conhecimento e programas de graduação em tecnologia em várias universidades.

O que há de novo na versão mais recente 5.4