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. 

Aplikasi ini adalah sebuah buku panduan lengkap percuma rangkaian neural, sistem kabur yang meliputi penting topik, nota, bahan-bahan, berita & blog pada kursus. Muat turun App sebagai bahan rujukan & buku digital untuk Otak dan Sains Kognitif, AI, sains komputer, pembelajaran mesin, program kejuruteraan pengetahuan & kursus ijazah.

Ini App berguna menyenaraikan 149 topik dengan terperinci nota, gambar rajah, persamaan, formula & bahan kursus, topik disenaraikan dalam 10 bab. Aplikasi ini adalah mesti mempunyai untuk semua pelajar sains kejuruteraan & profesional.

Aplikasi ini menyediakan semakan cepat dan merujuk kepada topik penting seperti terperinci nota kad flash, ia membuatkan ia mudah & berguna untuk pelajar atau profesional untuk meliputi sukatan pelajaran kursus cepat sebelum satu peperiksaan atau temuduga untuk pekerjaan.

Jejaki pembelajaran anda, menetapkan peringatan, mengedit bahan kajian, menambah topik kegemaran, berkongsi topik di media sosial.

Anda juga boleh blog tentang teknologi kejuruteraan, inovasi, startups kejuruteraan, kerja-kerja penyelidikan kolej, kemas kini institut, pautan Memberi Maklumat pada bahan-bahan kursus & program pendidikan dari telefon pintar atau tablet anda atau di http://www.engineeringapps.net/.

Menggunakan aplikasi kejuruteraan berguna ini sebagai tutorial anda, buku digital, panduan untuk sukatan pelajaran, bahan kursus, tugasan projek, berkongsi pandangan anda di blog.

Beberapa topik yang dilindungi dalam aplikasi ini ialah:

1) Mendaftar Peruntukan dan Tugasan

2) The Lazy-Kod-Motion Algoritma

3) Matrix Multiply: Contoh Dalam Kedalaman

4) Rsa topik 1

5) Pengenalan kepada Rangkaian Neural

6) Sejarah rangkaian neural

7) seni bina Network

8) Artificial Intelligence rangkaian neural

9) Perwakilan Pengetahuan

10) Brain Manusia

11) Model neuron yang

12) Rangkaian Neural sebagai Directed Graph

13) Konsep masa dalam rangkaian neural

14) Komponen Rangkaian neural

15) Topologi Rangkaian

16) Kecenderungan neuron

17) neuron Mewakili

18) Perintah pengaktifan

19) Pengenalan kepada proses pembelajaran

20) Paradigma pengajian

21) corak Latihan dan input Pengajaran

22) Dengan menggunakan sampel latihan

23) keluk pembelajaran dan ralat pengukuran

24) prosedur pengoptimuman kecerunan

25) masalah Teladan membolehkan untuk menguji strategi pembelajaran kendiri berkod

26) Kaedah pembelajaran Hebbian

27) Algoritma Genetik

28) Sistem Pakar

29) Sistem Fuzzy Kejuruteraan Pengetahuan

30) Rangkaian Neural untuk Kejuruteraan Pengetahuan

31) Rangkaian Feed-hadapan

32) The perceptron, rambatan balik dan variannya

33) A perceptron lapisan tunggal

34) Linear dipisahkan

35) A perceptron multilayer

36) rambatan balik Resilient

37) Konfigurasi Awal perceptron multilayer

38) 8-3-8 masalah pengekodan

39) pembiakan Kembali kesilapan

40) Komponen dan struktur rangkaian RBF

41) Pemprosesan Maklumat rangkaian RBF

42) Gabungan sistem persamaan dan strategi kecerunan

43) Pusat dan lebar neuron RBF

44) rangkaian RBF Berkembang secara automatik menyesuaikan kepadatan neuron

45) Perbandingan rangkaian RBF dan perceptrons multilayer

46) Berulang rangkaian perceptron seperti

47) rangkaian Elman

48) rangkaian berulang Latihan

49) rangkaian Hopfield

50) matriks Berat

51) persatuan Auto dan aplikasi tradisional

52) Heteroassociation dan analogi untuk penyimpanan data neural

53) rangkaian Hopfield Berterusan

54) Quantization

55) vektor buku kod

56) Teori Adaptive Resonance

57) Kohonen sendiri Penganjur Peta topologi

Peta 58) tanpa pengawasan sendiri Menganjurkan Ciri

59) Learning Vector Quantization Algoritma untuk Pembelajaran terselia

60) Persatuan corak

61) The Hopfield Network

62) Had untuk menggunakan rangkaian Hopfield yang

Setiap topik lengkap dengan gambar rajah, persamaan dan bentuk-bentuk perwakilan grafik untuk pembelajaran yang lebih baik dan pemahaman yang cepat.

rangkaian neural, sistem kabur adalah sebahagian daripada Otak dan Sains Kognitif, AI, sains komputer, pembelajaran mesin, elektrik, elektronik, kursus pendidikan kejuruteraan pengetahuan dan program ijazah teknologi di pelbagai universiti.