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. 

التطبيق هو دليل الحر الكامل للشبكة العصبية، وأنظمة غامض والتي تغطي مهم الموضوعات والمذكرات والمواد والأخبار وبلوق في الدورة. تحميل التطبيق كمادة مرجعية وكتاب رقمي للدماغ والعلوم المعرفية، منظمة العفو الدولية، وعلوم الكمبيوتر، والتعلم الآلي والبرامج هندسة المعرفة ودورات درجة.

يسرد هذا التطبيق مفيد 149 المواضيع مع تفصيلا الملاحظات والرسوم البيانية والمعادلات والصيغ والمواد الدراسية، يتم سرد المواضيع في 10 فصول. التطبيق هو يجب أن يكون لجميع طلبة العلم والهندسة والمهنيين.

التطبيق يوفر مراجعة سريعة والإشارة إلى مواضيع هامة مثل الملاحظات التفصيلية بطاقة فلاش، فإنه يجعل من السهل والمفيد للطالب أو المهنية لتغطية المنهج الدراسي للدورة بسرعة أمام امتحان أو مقابلة عن وظائف.

تتبع التعلم الخاص بك، تعيين تذكير، تعديل المواد الدراسية، إضافة المواضيع المفضلة، وتبادل الموضوعات المدرجة على وسائل الاعلام الاجتماعية.

يمكنك أيضا بلوق عن التكنولوجيا والهندسة، والابتكار، وتبدأ الهندسة، كلية الأعمال البحثية والتحديثات المعهد، وصلات إعلامية عن المواد الدراسية والبرامج التعليمية من الهاتف الذكي أو الكمبيوتر اللوحي أو على http://www.engineeringapps.net/.

استخدام هذا التطبيق الهندسة مفيدا لان البرنامج التعليمي الخاص بك، الكتب الرقمية، دليل مرجعي للمنهج، المواد الدراسية، والعمل المشروع، وتبادل وجهات نظركم على بلوق.

بعض المواضيع التي تمت تغطيتها في التطبيق هي:

1) تسجيل تخصيص وتعيين

2) كسلان-كود-الحركة خوارزمية

3) مصفوفة ضرب: مثال في العمق

4) آر إس إيه الموضوع 1

5) مقدمة في الشبكات العصبية

6) تاريخ الشبكات العصبية

7) أبنية الشبكة

8) الذكاء الاصطناعي للشبكة العصبية

9) تمثيل المعرفة

10) الدماغ البشري

11) نموذج من الخلايا العصبية

12) شبكة العصبية باعتبارها إخراج الرسم البياني

13) مفهوم الوقت في الشبكات العصبية

14) مكونات الشبكات العصبية

15) شبكة طبولوجيات

16) والخلايا العصبية التحيز

17) الخلايا العصبية تمثيل

18) وسام تفعيل

19) مقدمة لعملية التعلم

20) النماذج الفكرية التعلم

21) أنماط التدريب ومدخلات التعليم

22) استخدام عينات التدريب

23) منحنى التعلم وقياس الخطأ

24) إجراءات التحسين التدرج

25) مشاكل النموذجية تسمح لاختبار استراتيجيات التعلم الذاتي مشفرة

26) حكم التعلم Hebbian

27) الخوارزميات الجينية

28) نظم الخبراء

29) نظم غامض لهندسة المعرفة

30) الشبكات العصبية لهندسة المعرفة

31) شبكات التغذية إلى الأمام

32) والمستقبلات، العكسي ومشتقاته

33) والمستقبلات طبقة واحدة

34) الخطي انفصال

35) والمستقبلات متعدد الطبقات

36) العكسي مرونة

37) التكوين الأولي من المستقبلات متعدد الطبقات

38) إن مشكلة ترميز 8-3-8

39) نشر الخلفي من الخطأ

40) مكونات وبنية شبكة RBF

41) معالجة المعلومات من شبكة RBF

42) دمج نظام المعادلة والاستراتيجيات المتدرجة

43) مراكز وعرض من الخلايا العصبية RBF

44) تزايد شبكات RBF تلقائيا ضبط كثافة الخلايا العصبية

45) مقارنة الشبكات RBF وبيرسيبترون متعدد الطبقات

46) شبكات مثل المستقبلات المتكررة

47) شبكات علمان

48) شبكات التدريب المتكررة

49) شبكات Hopfield

50) الوزن مصفوفة

51) جمعية السيارات والتطبيق التقليدي

52) Heteroassociation والمشابهة لتخزين البيانات العصبي

53) شبكات Hopfield المستمر

54) تكميم

55) ناقلات Codebook

56) نظرية الرنين التكيف

57) التنظيم الذاتي خرائط الجبور Kohonen

58) غير خاضعة للرقابة ذاتية التنظيم ميزة خرائط

59) تعلم ناقل تكميم الخوارزميات للتعلم تحت الملاحظة

60) جمعيات نمط

61) وشبكة هوبفيلد

62) القيود على استخدام شبكة هوبفيلد

كل موضوع كاملة مع الرسوم البيانية والمعادلات وغيرها من رسوم بيانية للتعلم وفهم أفضل سريع الأشكال.

الشبكة العصبية، وأنظمة غامض هي جزء من برامج درجة تكنولوجيا المخ والعلوم المعرفية، منظمة العفو الدولية، وعلوم الكمبيوتر، والتعلم الآلي، الكهربائية، والالكترونيات، ودورات التعليم هندسة المعرفة وفي مختلف الجامعات.