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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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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. 
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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.


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