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. 
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.


App Best pada rangkaian Neural \u0026amp; sistem kabur, belajar topik dalam satu minit

Neural network fuzzy systems

Versi Terkini Neural network fuzzy systems

Versi lain