Neural network fuzzy systems

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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. 

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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. 

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Traccia il tuo apprendimento, impostare promemoria, modificare il materiale di studio, aggiungere argomenti preferiti, condividere gli argomenti sui social media.

È inoltre possibile blog su tecnologia di ingegneria, innovazione, start-up di ingegneria, università lavoro di ricerca, aggiornamenti istituto, collegamenti informativi su materiali didattici e programmi di educazione dallo smartphone o dal tablet o in http://www.engineeringapps.net/.

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Alcuni degli argomenti trattati in app sono:

1) Registrati ripartizione e l'assegnazione

2) Il Codice Lazy-Movimento Algoritmo

3) Matrix Moltiplicare: un approfondito Esempio

4) Rsa argomento 1

5) Introduzione alle Reti Neurali

6) La storia delle reti neurali

7) le architetture di rete

8) Intelligenza Artificiale di rete neurale

9) rappresentazione della conoscenza

10) Cervello umano

11) Modello di un neurone

12) Neural Network come Directed Graph

13) Il concetto di tempo in reti neurali

14) I componenti di reti neurali

15) topologie di rete

16) Il neurone pregiudizi

17) neuroni Rappresentare

18) Ordine di attivazione

19) Introduzione al processo di apprendimento

20) paradigmi di apprendimento

21) i modelli di formazione e di ingresso di insegnamento

22) Utilizzando campioni di formazione

23) curva di apprendimento e errore di misura

24) procedure di ottimizzazione gradiente

25) problemi di esemplari permettono di testare le strategie di apprendimento auto-coded

26) regola di apprendimento Hebbian

27) Algoritmi Genetici

28) I sistemi esperti

29) I sistemi Fuzzy per Ingegneria della Conoscenza

30) Reti Neurali di Ingegneria della Conoscenza

31) Le reti feed-forward

32) Il perceptron, backpropagation e le sue varianti

33) Un singolo strato di perceptron

34) Separabilità lineare

35) Un perceptron multistrato

36) Backpropagation Resilient

37) Configurazione iniziale di un percettrone multistrato

38) Il problema di codifica 8-3-8

39) la propagazione indietro di errore

40) Componenti e struttura di una rete RBF

41) Elaborazione delle informazioni di una rete RBF

42) Combinazioni di sistema di equazioni e le strategie di gradiente

43) Centri e larghezze di neuroni RBF

44) le reti RBF Growing regolare automaticamente la densità dei neuroni

45) Confrontando le reti RBF e neurali multistrato

46) reti Perceptron simile ricorrenti

47) reti Elman

48) Reti di formazione periodica

49) reti di Hopfield

50) Matrice di peso

51) Associazione Auto e applicazione tradizionale

52) Heteroassociation e analogie con la memorizzazione dei dati neurale

53) reti di Hopfield continui

54) quantizzazione

55) vettori Codebook

56) Resonance Theory Adaptive

57) Kohonen auto-organizzazione mappe topologiche

58) senza supervisione di auto-organizzazione delle funzioni mappe

59) Apprendimento quantizzazione vettoriale Algoritmi per l'apprendimento supervisionato

60) Associazioni modello

61) La rete Hopfield

62) Limitazioni di utilizzare la rete di Hopfield

Ogni argomento è completa di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per una migliore apprendimento e la comprensione rapida.

reti neurali, sistemi fuzzy è parte del Cervello e Scienze Cognitive, AI, informatica, apprendimento automatico,, elettronica, corsi di formazione di ingegneria conoscenze elettriche e corsi di laurea di tecnologia in varie università.