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. 

Uygulamanın Sinir ağı, kursta önemli konular, notlar, malzeme, haberleri ve blogları kapsayan Bulanık sistemlerin tam bir serbest el kitabıdır. Beyin ve Bilişsel Bilimler, AI, bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, bilgi mühendislik programları ve lisans dersleri için bir referans malzemesi ve dijital kitap olarak App indirin.

Bu kullanışlı uygulama notları, diyagramlar, denklemler, formüller ve ders materyali detaylı ile 149 konular listelenir konular 10 bölüm listelenir. Uygulamanın tüm mühendislik bilimleri öğrencileri ve profesyoneller için olması gerekir.

Uygulamanın ayrıntılı bir flash kart notları gibi önemli konulara hızlı revizyon ve referans sağlar, bu öğrenci ya da işler için bir sınavlardan ya da görüşmeden önce hızla Ders tanıtım kapsayacak şekilde bir profesyonel için kolay ve kullanışlı hale getirir.

, Hatırlatıcı ayarlamak, öğrenme Parça çalışma materyali düzenlemek, favori konuları eklemek, sosyal medyada konuları paylaşmak.

Ayrıca mühendislik teknolojisi, yenilik, mühendislik başlatılması, üniversite araştırma çalışmaları, enstitü güncellemeleri, akıllı telefonunuzdan veya tabletinizden veya http://www.engineeringapps.net/ de ders materyalleri ve eğitim programları üzerinde Bilgilendirici bağlantıları hakkında günlüğü olabilir.

Senin öğretici, dijital kitap, ders programı için bir başvuru kılavuzu, ders materyali, proje çalışması olarak bu yararlı mühendislik uygulamasını kullanın blogda görüşlerinizi paylaşmak.

app Kapalı konulardan bazıları şunlardır:

1) Tahsisi ve ataması kaydol

2) Lazy-Kod-Motion Algoritması

3) Matris Çarp: Derin Bir Örnek

4) RSA Konu 1

Sinir Ağları 5) Giriş

sinir ağları 6) Geçmiş

7) Ağ mimarileri

sinir ağının 8) Yapay Zeka

9) Bilgi Gösterimi

10) İnsan Beyin

bir nöronun 11) modeli

Bir Yönetmen Grafik olarak 12) Sinir Ağı

sinir ağlarının zaman 13) kavramı

sinir ağlarının 14) Bileşenleri

15) Ağ topolojileri

16) önyargı nöron

17) temsil nöronlar

aktivasyon 18) Sipariş

öğrenme sürecine 19) Giriş

öğrenme 20) Paradigmalar

21) Eğitim desenleri ve Öğretim girişi

22) eğitim örneklerini kullanarak

23) Öğrenme eğrisi ve hata ölçümü

24) Gradyan optimizasyon prosedürleri

25) Örnek problemler kendiliğinden kodlu öğrenme stratejilerini test etmek için izin

26) Hebbian öğrenme kuralı

27) Genetik Algoritmalar

28) uzman sistemler

Bilgi Mühendisliği 29) Bulanık Sistemler

Bilgi Mühendisliği 30) Yapay Sinir Ağları

31) Yem ileri Ağlar

32) algılayıcı, geri yayılım ve türevleri

33) tek bir katmandan algılayıcı

34) Doğrusal ayrılabilirlik

35) çok tabakalı algılayıcı

36) Esnek Backpropagation

Bir çok katmanlı algılayıcı 37) İlk yapılandırma

38) 8-3-8 kodlama sorunu

Hata 39) Geri yayılım

40) Bileşenler ve RTF ağının yapısı

Bir RTF ağın 41) Bilgi işlem

42) denklemi sistemi ve gradyan stratejilerin kombinasyonları

43) Merkezleri ve RBF nöronların genişlikleri

44) Büyüyen RBF ağları otomatik olarak nöron yoğunluğunu ayarlamak

45) RBF ağları ve çok katmanlı algılayıcılarla karşılaştırılması

46) Tekrarlayan algılayıcı gibi ağlar

47) Elman ağları

48) Eğitim tekrarlayan ağları

49) Hopfield ağları

50) Ağırlık matrisi

51) Otomatik dernek ve geleneksel uygulama

52) Heteroassociation ve nöral veri depolama benzerlikler

53) Sürekli Hopfield ağları

54) Quantization

55) Kodrehberine vektörler

56) Adaptif Rezonans Teorisi

57) Kohonen'in Self-Organizing Topolojik Haritalar

58) Kontrolsüz Kendinden organize Özelliği Haritalar

Denetimli Öğrenme için 59) Öğrenme Vektör Quantization Algoritmalar

60) Desen Dernekler

61) Hopfield Ağı

Hopfield ağı kullanarak 62) Sınırlamalar

Her konu diyagramlar, denklemler ve daha iyi öğrenme ve hızlı anlayış için grafiksel gösterimleri diğer formları ile tamamlandı.

Sinir ağı, bulanık sistemler çeşitli üniversitelerde Beyin ve Bilişsel Bilimler, AI, bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, elektrik, elektronik, bilgi mühendisliği eğitim kursları ve teknoloji lisans programlarının bir parçasıdır.