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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Diese nützliche App listet 149 Themen mit ausführlichen Erläuterungen, Grafiken, Gleichungen, Formeln & Lehrmaterial werden die Themen in 10 Kapiteln aufgeführt. Die App ist muss für alle Ingenieurwissenschaften Studenten & Profis haben.

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Einige der Themen in der App abgedeckt sind:

1) Register Zuweisung und Zuteilung

2) Der Lazy-Kodex-Motion-Algorithmus

3) Matrix Multiply: Eine eingehende Beispiel

4) Rsa Thema 1

5) Überblick über Neuronale Netze

6) Geschichte von neuronalen Netzen

7) Netzwerkarchitekturen

8) Künstliche Intelligenz des neuronalen Netzes

9) Wissensrepräsentation

10) Human Brain

11) Modell eines Neurons

12) Neural Network als gerichteter Graph

13) Der Begriff der Zeit in neuronalen Netzen

14) Die Komponenten von neuronalen Netzen

15) Netzwerktopologien

16) Die Bias-Neuron

17), die Neuronen

18) Reihenfolge der Aktivierung

19) Einführung in die Lernprozess

20) Paradigmen des Lernens

21) Trainingsmuster und Lerneingang

22) Mit Trainingsproben

23) Lernkurve und Fehlermessung

24) Gradient Optimierungsverfahren

25) Beispielhafte Probleme lassen für die Prüfung selbst codiert Lernstrategien

26) Hebbian Lernregel

27) Genetische Algorithmen

28) Expertensysteme

29) Fuzzy-Systeme für Knowledge Engineering

30) Neuronale Netze für Knowledge Engineering

31) Feed-Forward-Networks

32) Die perceptron, Backpropagation und seine Varianten

33) Eine einzelne Schicht Perceptron

34) Lineare Trennbarkeit

35) Ein mehrschichtiges Perzeptron

36) Resilient Backpropagation

37) Anfängliche Konfiguration eines mehrschichtigen Perzeptrons

38) Das 8-3-8-Kodierungsproblem

39) Zurück Ausbreitung von Fehler

40) Die Komponenten und die Struktur eines RBF-Netz

41) Die Informationsverarbeitung eines RBF-Netzwerk

42) Kombinationen von Gleichungssystem und Gradienten Strategien

43) Zentren und Breiten von RBF-Neuronen

44) Wachsende RBF-Netzwerke passen sich automatisch das Neuron Dichte

45) Der Vergleich RBF-Netze und Multilayer-Perceptrons

46) Recurrent perceptron artige Netzwerke

47) Elman-Netze

48) Ausbildung rezidivierenden Netzwerke

49) Hopfieldnetze

50) Gewicht Matrix

51) Auto Verband und traditionelle Anwendung

52) Heteroassoziation und Analogien zur neuronalen Datenspeicherung

53) Kontinuierliche Hopfieldnetze

54) Quante

55) Kodebuchvektoren

56) Adaptive Resonance Theory

57) Kohonen Self-Organizing topologische Karten

58) Unbeaufsichtigte Selbstorganisierende Merkmalskarten

59) Learning Vektorquantisierung Algorithmen für überwachtes Lernen

60) Muster Verbände

61) Die Hopfieldnetzwerk

62) Einschränkungen bei der Verwendung des Hopfieldnetzwerk

Jedes Thema ist komplett mit Grafiken, Gleichungen und andere Formen der grafischen Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Neuronales Netz, Fuzzy-Systeme ist ein Teil des Gehirns und der Kognitionswissenschaften, AI, Informatik, maschinelles Lernen, Elektro-, Elektronik-, Knowledge Engineering Bildungskurse und Technik-Studiengänge an verschiedenen Universitäten.