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. 

این نرم افزار یک کتاب رایگان کاملی از شبکه های عصبی، سیستم های فازی که پوشش مباحث مهم، یادداشت ها، مواد، اخبار و وبنوشتها در این دوره است. دانلود نرم افزار به عنوان یک ماده مرجع و کتاب های دیجیتال برای مغز و علوم شناختی، هوش مصنوعی، علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین، برنامه های مهندسی دانش و رشته.

این برنامه مفید لیست 149 موضوعات با دقیق یادداشت ها، نمودارها، معادلات، فرمول مواد و البته، مطالب در 10 فصل ذکر شده است. این نرم افزار است که باید برای همه دانش آموزان علوم مهندسی و حرفه ای.

این نرم افزار فراهم نسخه سریع و اشاره به موضوعات مهم مانند دقیق یادداشت فلش کارت، آن را می سازد آن را آسان و مفید برای دانش آموز یا یک حرفه ای برای پوشش برنامه درسی به سرعت قبل از امتحانات و یا مصاحبه برای شغل.

پیگیری یادگیری خود را، تنظیم یادآوری، ویرایش مطالعه مواد، اضافه کردن موضوعات مورد علاقه، به اشتراک گذاری موضوع در رسانه های اجتماعی.

شما همچنین می توانید در مورد فن آوری مهندسی، نوآوری، راه اندازی، مهندسی، کار تحقیقاتی دانشگاه، به روز رسانی موسسه ها، لینک ها آموزنده در دوره مواد و برنامه های آموزش از گوشی های هوشمند و یا قرص خود و یا در http://www.engineeringapps.net/ وبلاگ.

استفاده از این برنامه مفید به عنوان مهندسی آموزش خود را، کتاب دیجیتال، یک راهنمای مرجع برای برنامه درسی، مواد دوره، کار پروژه، به اشتراک گذاری نظرات خود را در این وبلاگ.

برخی از موضوعات مطرح شده در این برنامه عبارتند از:

1) ثبت نام تخصیص و واگذاری

2) کد های تنبل حرکت الگوریتم

3) ماتریس ضرب: یک مثال در عمق

4) RSA مطلب 1

5) آشنایی با شبکه های عصبی

6) تاریخچه شبکه های عصبی

7) معماری شبکه

8) هوش مصنوعی شبکه های عصبی

9) دانش نمایندگی

10) مغز انسان

11) مدل از یک نورون

12) شبکه عصبی به عنوان یک گراف جهت

13) مفهوم زمان در شبکه های عصبی

14) قطعات از شبکه های عصبی

15) شبکه توپولوژی

16) سلول عصبی تعصب

17) سلول های عصبی به نمایندگی

18) منظور از فعال سازی

19) مقدمه ای بر فرآیند یادگیری

20) پارادایم های یادگیری

21) الگوهای آموزش و ورودی آموزش

22) با استفاده از نمونه های آموزشی

23) منحنی یادگیری و اندازه گیری خطا

24) روش های بهینه سازی گرادیان

25) مشکلات نمونه اجازه می دهد برای تست استراتژی یادگیری خود کدگذاری

26) قانون آموزش Hebbian

27) الگوریتم ژنتیک

28) سیستم های خبره

29) سیستم های فازی برای مهندسی دانش

30) شبکه های عصبی برای مهندسی دانش

31) شبکه های غذا به جلو

32) پرسپترون، پس انتشار و انواع آن

33) یک پرسپترون تک لایه

34) خطی تفکیک

35) یک پرسپترون چند لایه

36) پس انتشار انعطاف پذیر

37) پیکربندی اولیه آن از یک پرسپترون چند لایه

38) مشکل را پشتیبانی می کند 8-3-8

39) انتشار خطا

40) اجزا و ساختار یک شبکه RBF

41) پردازش اطلاعات یک شبکه RBF

42) ترکیب سیستم معادله و استراتژی های شیب

43) مراکز و عرض سلول های عصبی RBF

44) در حال رشد شبکه های RBF به طور خودکار تنظیم تراکم نورونی

45) مقایسه شبکه های RBF و پرسپترون چند لایه

46) شبکه های پرسپترون مانند عود

47) شبکه های المن

48) شبکه های آموزش عود

49) شبکه Hopfield

50) ماتریس وزن

51) ارتباط خودرو و نرم افزار سنتی

52) Heteroassociation و تمثیل به ذخیره سازی داده های عصبی

53) شبکه های مداوم Hopfield را

54) تعیین میزان

55) بردار کتاب کد

56) نظریه تشدید انطباقی

57) ده کوهنن-سازماندهی توپولوژیکی نقشه

نقشه 58) بدون نظارت خود سازماندهی ویژگی

59) آموزش بردار تعیین الگوریتم برای یادگیری نظارت شده

60) انجمن الگو

61) در Hopfield را شبکه

62) محدودیت به استفاده از شبکه Hopfield

هر موضوع با نمودارها، معادلات و اشکال دیگر نمایندگی های گرافیکی برای یادگیری بهتر و درک سریع است.

شبکه عصبی، سیستم های فازی بخشی از مغز و علوم شناختی، هوش مصنوعی، علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین، برق، الکترونیک، دوره های آموزش مهندسی دانش و برنامه های مدرک فن آوری در دانشگاه های مختلف است.