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 buku pegangan gratis lengkap jaringan saraf, sistem fuzzy yang meliputi penting topik, catatan, bahan, berita & blog di lapangan. Unduh Aplikasi sebagai bahan referensi & buku digital untuk Otak dan Ilmu Kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, program rekayasa pengetahuan & program gelar.

App ini berguna berisi 149 topik dengan rinci catatan, diagram, persamaan, rumus & materi kursus, topik yang tercantum dalam 10 bab. Aplikasi ini harus memiliki untuk semua mahasiswa ilmu teknik & profesional.

Aplikasi ini memberikan revisi cepat dan mengacu pada topik penting seperti catatan kartu flash rinci, membuatnya mudah & berguna untuk mahasiswa atau seorang profesional untuk menutupi silabus cepat sebelum atau ujian wawancara untuk pekerjaan.

Melacak belajar Anda, mengatur pengingat, mengedit materi studi, menambahkan topik favorit, berbagi topik di media sosial.

Anda juga dapat blog tentang teknologi rekayasa, inovasi, startups rekayasa, kuliah kerja penelitian, update lembaga, link Informative pada bahan kursus & program pendidikan dari smartphone atau tablet atau http://www.engineeringapps.net/.

Gunakan aplikasi teknik ini berguna sebagai tutorial Anda, buku digital, panduan referensi untuk silabus, materi kursus, pekerjaan proyek, berbagi pandangan Anda di blog.

Beberapa topik Tercakup dalam aplikasi ini adalah:

1) Pendaftaran Alokasi dan Tugas

2) The Lazy-Kode-Motion Algoritma

3) Matrix Multiply: Contoh In-Depth

4) Rsa topik 1

5) Pengantar Neural Networks

6) Sejarah jaringan saraf

7) arsitektur Jaringan

8) Kecerdasan Buatan dari jaringan saraf

9) Representasi Pengetahuan

10) Otak Manusia

11) Model dari neuron

12) Neural Network sebagai Sutradara Grafik

13) Konsep waktu dalam jaringan saraf

14) Komponen Jaringan saraf

15) Jaringan Topologi

16) Bias neuron

17) Mewakili neuron

18) Urutan aktivasi

19) Pengantar proses pembelajaran

20) Paradigma pembelajaran

21) pola Pelatihan dan masukan Pengajaran

22) Menggunakan sampel pelatihan

23) kurva Belajar dan pengukuran kesalahan

24) prosedur optimasi Gradient

25) masalah Teladan memungkinkan untuk menguji strategi pembelajaran self-kode

26) aturan pembelajaran Hebbian

27) Algoritma Genetika

28) Sistem pakar

29) Sistem Fuzzy untuk Rekayasa Pengetahuan

30) Neural Networks untuk Rekayasa Pengetahuan

31) Jaringan Feed-maju

32) The perceptron, backpropagation dan variannya

33) Sebuah lapisan perceptron tunggal

34) Linear Keterpisahan

35) A perceptron multilayer

36) Backpropagation Resilient

37) Konfigurasi awal dari perceptron multilayer

38) Masalah encoding 8-3-8

39) Kembali propagasi kesalahan

40) Komponen dan struktur jaringan RBF

41) Pengolahan informasi dari jaringan RBF

42) Kombinasi dari sistem persamaan dan strategi gradien

43) Pusat dan lebar neuron RBF

44) Tumbuh jaringan RBF secara otomatis menyesuaikan kepadatan neuron

45) Membandingkan jaringan RBF dan perceptrons multilayer

46) berulang jaringan perceptron-seperti

47) jaringan Elman

48) jaringan Training berulang

49) jaringan Hopfield

50) matriks Berat

51) Asosiasi Auto dan aplikasi tradisional

52) Heteroassociation dan analogi untuk penyimpanan data saraf

53) jaringan Hopfield berkelanjutan

54) Quantization

55) vektor Codebook

56) Teori Resonansi Adaptif

57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps

58) Unsupervised Fitur Self-Organizing Maps

59) Learning Vector Quantization Algoritma untuk Belajar Diawasi

60) Asosiasi Pola

61) The Hopfield Jaringan

62) Keterbatasan dalam menggunakan jaringan Hopfield

Setiap topik lengkap dengan diagram, persamaan dan bentuk lain dari representasi grafis untuk belajar lebih baik dan pemahaman yang cepat.

jaringan saraf, sistem fuzzy adalah bagian dari Otak dan Ilmu Kognitif, AI, ilmu komputer, pembelajaran mesin, listrik, elektronik, program pendidikan teknik pengetahuan dan program gelar teknologi di berbagai universitas.