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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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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L'application fournit une révision rapide et référence aux sujets importants comme une des notes détaillées de cartes flash, il est facile et utile pour l'étudiant ou un professionnel pour couvrir le programme du cours rapidement avant un examen ou entretien pour des emplois.

Suivi de votre apprentissage, définir des rappels, modifier le matériel d'étude, ajouter des sujets préférés, partagez les sujets sur les médias sociaux.

Vous pouvez également un blog sur la technologie de l'ingénierie, l'innovation, le démarrage de l'ingénierie, des travaux de recherche de l'université, des mises à jour de l'institut, des liens d'information sur le matériel de cours et des programmes d'éducation à partir de votre smartphone ou tablette ou à http://www.engineeringapps.net/.

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Certains des sujets abordés dans l'application sont:

1) Inscription Allocation et affectation

2) Le Lazy-Code-Motion Algorithme

3) Matrice Multipliez: un exemple en profondeur

4) Rsa sujet 1

5) Introduction aux réseaux neuronaux

6) Histoire des réseaux de neurones

7) les architectures de réseau

8) Intelligence Artificielle du réseau neuronal

9) Représentation des connaissances

10) Human Brain

11) Modèle d'un neurone

12) Neural Network comme un graphe orienté

13) La notion de temps dans les réseaux neuronaux

14) Composants des réseaux neuronaux

15) Réseau Topologies

16) Le neurone de polarisation

17) neurones Représenter

18) Ordre d'activation

19) Introduction au processus d'apprentissage

20) Paradigmes de l'apprentissage

21) les modèles de formation et d'entrée de l'enseignement

22) En utilisant des échantillons de formation

23) courbe d'apprentissage et de mesure d'erreur

24) les procédures d'optimisation de gradient

25) Des exemples de problèmes permettent de tester des stratégies d'auto-apprentissage codé

26) Hebbian règle d'apprentissage

27) Algorithmes génétiques

28) Les systèmes experts

29) Fuzzy Systems pour l'ingénierie des connaissances

30) Neural Networks pour l'ingénierie des connaissances

31) Réseaux Feed-forward

32) Le perceptron, rétropropagation et ses variantes

33) Un perceptron simple couche

34) séparabilité linéaire

35) un perceptron multicouches

36) rétropropagation Resilient

37) La configuration initiale d'un perceptron multicouche

38) Le problème de codage 8-3-8

39) propagation Retour d'erreur

40) Les composants et la structure d'un réseau RBF

41) Traitement de l'information d'un réseau RBF

42) Les combinaisons de système d'équations et des stratégies de gradient

43) centres et largeurs de neurones RBF

44) Les réseaux de RBF Growing ajustent automatiquement la densité des neurones

45) La comparaison des réseaux RBF et perceptrons multicouches

46) réseaux perceptron-like récurrentes

47) Réseaux de Elman

48) réseaux récurrents de formation

49) Réseaux de Hopfield

50) Matrice de poids

51) association automatique et l'application traditionnelle

52) Heteroassociation et analogies avec le stockage des données neuronal

53) réseaux de Hopfield continus

54) Quantification

55) vecteurs Codebook

56) théorie de la résonance adaptative

57) Kohonen auto-organisation cartes topologiques

58) Unsupervised Fonction d'auto-organisation Plans

59) Learning Vector Quantization Algorithmes pour l'apprentissage supervisé

60) Associations de motif

61) Le Réseau Hopfield

62) Limites à l'utilisation du réseau Hopfield

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et la compréhension rapide.

réseau de neurones, les systèmes flous fait partie des programmes d'études technologiques Cerveau et sciences cognitives, AI, de l'informatique, l'apprentissage machine,, l'électronique, des cours de formation de l'ingénierie des connaissances électriques et dans diverses universités.