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. 
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.


\u0628\u0647\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0628\u0631\u0646\u0627\u0645\u0647 \u062f\u0631 \u0634\u0628\u06a9\u0647 \u0639\u0635\u0628\u06cc \u0648 \u0633\u06cc\u0633\u062a\u0645 \u0647\u0627\u06cc \u0641\u0627\u0632\u06cc\u060c \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc \u06cc\u06a9 \u0645\u0648\u0636\u0648\u0639 \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u062f\u0642\u06cc\u0642\u0647

Neural network fuzzy systems

آخرین نسخه Neural network fuzzy systems

سایر نسخه‌ها