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. 
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.


أفضل التطبيقات على الشبكة العصبية وأنظمة غامض، وتعلم موضوع في دقيقة واحدة

Neural network fuzzy systems

آخر إصدار من Neural network fuzzy systems

نُسخ أخرى