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. 

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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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O aplicativo fornece revisão rápida e referência aos temas importantes, como um detalhado notas cartão flash, que torna mais fácil e útil para o estudante ou um profissional para cobrir o programa do curso rapidamente antes de um exame ou entrevista de emprego.

Acompanhe o seu aprendizado, definir lembretes, editar o material de estudo, adicionar temas favoritos, compartilhar os temas em mídia social.

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Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:

1) Registo e Alocação

2) O Código preguiçoso-Motion Algorithm

3) Matrix Multiply: Um Exemplo In-Depth

4) tópico Rsa 1

5) Introdução às Redes Neurais

6) História de redes neurais

7) arquiteturas de rede

8) Inteligência Artificial de rede neural

9) Representação do Conhecimento

10) Cérebro humano

11) Modelo de um neurônio

12) Rede Neural como um grafo direcionado

13) O conceito de tempo em redes neurais

14) Componentes de redes neurais

15) topologias de rede

16) O neurônio bias

17) neurônios Representando

18) Ordem de activação

19) Introdução ao processo de aprendizagem

20) Paradigmas de aprendizagem

21) padrões de formação e entrada de Ensino

22) Usando amostras de treinamento

23) curva de aprendizado e medição de erro

24) procedimentos de optimização de inclinação

25) problemas exemplares permitem testar estratégias de aprendizagem auto-codificado

26) regra de aprendizagem Hebbian

27) Algoritmos Genéticos

28) Os sistemas especialistas

29) sistemas fuzzy para Engenharia do Conhecimento

30) Redes Neurais para Engenharia do Conhecimento

31) Redes feed-forward

32) O perceptron, backpropagation e suas variantes

33) Um único perceptron de camada

34) Separabilidade Linear

35) Um perceptron multicamadas

36) Backpropagation Resilient

37) A configuração inicial de um perceptron multicamada

38) O problema de codificação 8-3-8

39) propagação traseira de erro

40) Componentes e estrutura de uma rede RBF

41) O processamento da informação de uma rede RBF

42) Combinações de sistema de equações e estratégias de gradiente

43) Centros e larguras de neurônios RBF

44) crescentes redes RBF ajustar automaticamente a densidade de neurônios

45) Comparando redes RBF e perceptrons multicamadas

46) As redes perceptron-like recorrentes

47) Redes de Elman

48) Redes de formação recorrente

49) redes de Hopfield

50) Peso da matriz

51) A associação Auto e aplicação tradicional

52) Heteroassociation e analogias para armazenamento de dados neural

53) Hopfield redes contínuas

54) Quantização

55) Os vectores da tabela de codificação

56) Adaptive Teoria de Ressonância

57) Kohonen Self-Organizing Maps topológicos

Mapas 58) Unsupervised de auto-organização de recursos

59) Aprendizagem quantização vetorial Algoritmos para aprendizagem supervisionada

60) Associações Padrão

61) A Rede de Hopfield

62) Limitações à utilização da rede de Hopfield

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para uma melhor aprendizagem e compreensão rápida.

rede neural, sistemas fuzzy é parte do Cérebro e Ciências Cognitivas, AI, ciência da computação, aprendizagem de máquina,, eletrônicos, cursos de educação de engenharia do conhecimento elétrica e programas de graduação de tecnologia em várias universidades.