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 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.


The Best App pada jaringan saraf \u0026amp; sistem fuzzy, belajar topik dalam satu menit

Neural network fuzzy systems

Versi Terakhir dari Neural network fuzzy systems

Versi lain