Neural network fuzzy systems 5.4

लाइसेंस: मुफ्त ‎फ़ाइल आकार: 5.87 MB
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ऐप एक पूर्ण मुफ्त हैंडबुक ऑफ एंड एनबीएसपी;न्यूरल नेटवर्क, फजी सिस्टम है जो पाठ्यक्रम पर महत्वपूर्ण विषयों, नोट्स, सामग्री, समाचार और ब्लॉगों को कवर करता है। ऐप को एक संदर्भ सामग्री और डिजिटल पुस्तक फॉर एंड एनबीएसपी; ब्रेन एंड कॉग्निटिव साइंसेज, एआई, कंप्यूटर साइंस, मशीन लर्निंग, नॉलेज इंजीनियरिंग प्रोग्राम और डिग्री कोर्स के रूप में डाउनलोड करें। इस उपयोगी ऐप में विस्तृत नोट्स, आरेख, समीकरण, सूत्र और पाठ्यक्रम सामग्री के साथ 149 विषयों को सूचीबद्ध किया गया है, विषय 10 अध्यायों में सूचीबद्ध हैं। ऐप सभी इंजीनियरिंग विज्ञान के छात्रों और पेशेवरों के लिए होना चाहिए। ऐप एक विस्तृत फ्लैश कार्ड नोट्स जैसे महत्वपूर्ण विषयों के लिए त्वरित संशोधन और संदर्भ प्रदान करता है, यह छात्र या पेशेवर के लिए नौकरियों के लिए परीक्षा या साक्षात्कार से पहले पाठ्यक्रम के पाठ्यक्रम को जल्दी से कवर करना आसान और उपयोगी बनाता है। अपने लर्निंग को ट्रैक करें, रिमाइंडर सेट करें, स्टडी मटेरियल को एडिट करें, फेवरेट टॉपिक्स जोड़ें, सोशल मीडिया पर टॉपिक्स शेयर करें ।   आप अपने स्मार्टफोन या टैबलेट से इंजीनियरिंग प्रौद्योगिकी, नवाचार, इंजीनियरिंग स्टार्टअप, और एनबीएसपी; कॉलेज अनुसंधान कार्य, संस्थान अपडेट, पाठ्यक्रम सामग्री और शिक्षा कार्यक्रमों पर सूचनात्मक लिंक या http://www.engineeringapps.net/.  पर भी ब्लॉग कर सकते हैं; अपने ट्यूटोरियल, डिजिटल पुस्तक, पाठ्यक्रम के लिए एक संदर्भ गाइड, पाठ्यक्रम सामग्री, परियोजना के काम के रूप में इस उपयोगी इंजीनियरिंग एप्लिकेशन का उपयोग करें, ब्लॉग पर अपने विचारों को साझा करने ।   ऐप में शामिल कुछ विषय हैं: 1) आवंटन और असाइनमेंट रजिस्टर करें 2) आलसी-कोड-मोशन एल्गोरिदम 3) मैट्रिक्स गुणा: एक में गहराई से उदाहरण 4) आरएसए विषय 1 5) तंत्रिका नेटवर्क का परिचय 6) तंत्रिका नेटवर्क का इतिहास 7) नेटवर्क आर्किटेक्चर 8) तंत्रिका नेटवर्क की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 9) ज्ञान प्रतिनिधित्व 10) मानव मस्तिष्क 11) एक न्यूरॉन का मॉडल 12) एक निर्देशित ग्राफ के रूप में तंत्रिका नेटवर्क 13) तंत्रिका नेटवर्क में समय की अवधारणा 14) तंत्रिका नेटवर्क के घटक 15) नेटवर्क Topologies 16) पूर्वाग्रह न्यूरॉन 17) न्यूरॉन्स का प्रतिनिधित्व 18) सक्रियण का आदेश 19) सीखने की प्रक्रिया का परिचय 20) सीखने के प्रतिमान 21) प्रशिक्षण पैटर्न और शिक्षण इनपुट 22) प्रशिक्षण नमूनों का उपयोग करना 23) सीखने की अवस्था और त्रुटि माप 24) ग्रेडिएंट अनुकूलन प्रक्रियाएं 25) अनुकरणीय समस्याएं स्वयं-कोडित सीखने की रणनीतियों के परीक्षण के लिए अनुमति देती हैं 26) हेबियन लर्निंग रूल 27) जेनेटिक एल्गोरिदम 28) विशेषज्ञ प्रणाली 29) नॉलेज इंजीनियरिंग के लिए फजी सिस्टम्स 30) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क 31) फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क 32) परसेप्ट्रॉन, बैकप्रोपैगेशन और इसके वेरिएंट 33) एक परत पर सेप्ट्रॉन 34) रैखिक सेपरेबिलिटी 35) एक मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन 36) लचीला बैकप्रोपगेशन 37) एक मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन का प्रारंभिक विन्यास 38) 8-3-8 एन्कोडिंग समस्या 39) त्रुटि का प्रचार वापस 40) आरबीएफ नेटवर्क के घटक और संरचना 41) आरबीएफ नेटवर्क की सूचना प्रसंस्करण 42) समीकरण प्रणाली और ढाल रणनीतियों के संयोजन 43) आरसीएफ न्यूरॉन्स के केंद्र और चौड़ाई 44) बढ़ते आरबीएफ नेटवर्क स्वचालित रूप से न्यूरॉन घनत्व को समायोजित करते हैं 45) आरबीएफ नेटवर्क और मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन की तुलना 46) आवर्ती परसेप्ट्रॉन जैसे नेटवर्क 47) एलमैन नेटवर्क 48) प्रशिक्षण आवर्ती नेटवर्क 49) हॉपफील्ड नेटवर्क 50) वजन मैट्रिक्स 51) ऑटो एसोसिएशन और पारंपरिक आवेदन 52) तंत्रिका डेटा भंडारण के लिए हेट्रोएसोसिएशन और समानताएं 53) सतत हॉपफील्ड नेटवर्क 54) क्वांटाइजेशन 55) कोडबुक वैक्टर 56) अनुकूली अनुनज्ञ सिद्धांत 57) कोहोनेन सेल्फ ऑर्गनाइजिंग टोमोलॉजिकल मैप्स 58) अपर्यवेक्षित स्व-आयोजन फीचर मैप्स 59) पर्यवेक्षित सीखने के लिए वेक्टर क्वांटाइजेशन एल्गोरिदम सीखना 60) पैटर्न एसोसिएशन 61) हॉपफील्ड नेटवर्क 62) हॉपफील्ड नेटवर्क का उपयोग करने की सीमाएं प्रत्येक विषय बेहतर सीखने और त्वरित समझ के लिए चित्रग्राम, समीकरणों और ग्राफिकल अभ्यावेदन के अन्य रूपों के साथ पूरा होता है।  

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