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. 
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.


Sinir ağı ve bulanık sistemlerde En İyi Uygulama, bir dakika içinde bir konuyu öğrenmek

Neural network fuzzy systems

Neural network fuzzy systems uygulamasının en son sürümü

Diğer sürümler