Neural network fuzzy systems

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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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एप्लिकेशन में शामिल विषयों में से कुछ हैं:

1) रजिस्टर आवंटन और काम

2) आलसी-कोड-मोशन एल्गोरिथ्म

3) मैट्रिक्स गुणा: एक में गहराई उदाहरण

4) आरएसए विषय 1

5) तंत्रिका नेटवर्क के लिए परिचय

6) तंत्रिका नेटवर्क का इतिहास

7) नेटवर्क आर्किटेक्चर

8) तंत्रिका नेटवर्क के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

9) ज्ञान प्रतिनिधित्व

10) मानव मस्तिष्क

11) एक न्यूरॉन के मॉडल

12) एक निर्देशित ग्राफ के रूप में तंत्रिका नेटवर्क

तंत्रिका नेटवर्क में समय का 13) की अवधारणा

14) तंत्रिका नेटवर्क के अवयव

15) नेटवर्क टोपोलॉजी

16) पूर्वाग्रह न्यूरॉन

17) का प्रतिनिधित्व करना न्यूरॉन्स

18) सक्रियण के आदेश

19) सीखने की प्रक्रिया का परिचय

20) सीखने के मानदंड

21) प्रशिक्षण पैटर्न और शिक्षण इनपुट

22) प्रशिक्षण नमूने का उपयोग

23) सीखने की अवस्था और त्रुटि माप

24) ढाल अनुकूलन प्रक्रियाओं

25) अनुकरणीय समस्याओं आत्म कोडित सीखने की रणनीति परीक्षण के लिए अनुमति

26) Hebbian सीखने नियम

27) आनुवंशिक एल्गोरिथम

28) विशेषज्ञ प्रणालियों

29) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए फजी सिस्टम

30) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क

31) फ़ीड आगे नेटवर्क

32) perceptron, backpropagation और इसके वेरिएंट

33) एक एकल परत perceptron

34) रैखिक पृथकत्व

35) एक बहुपरत perceptron

36) लचीला backpropagation

37) एक बहुपरत perceptron की प्रारंभिक विन्यास

38) 8-3-8 एन्कोडिंग समस्या

39) त्रुटि के वापस प्रसार

40) के घटक और एक RBF नेटवर्क की संरचना

41) एक RBF नेटवर्क की सूचना प्रोसेसिंग

42) समीकरण प्रणाली और ढाल रणनीतियों के युग्म

43) केंद्र और RBF न्यूरॉन्स की चौड़ाई

44) बढ़ RBF नेटवर्क स्वचालित रूप से न्यूरॉन घनत्व को समायोजित

45) RBF नेटवर्क और बहुपरत perceptrons तुलना

46) आवर्तक perceptron-जैसे नेटवर्क

47) Elman नेटवर्क

48) प्रशिक्षण आवर्तक नेटवर्क

49) Hopfield नेटवर्क

50) वजन मैट्रिक्स

51) ऑटो संघ और पारंपरिक आवेदन

52) Heteroassociation और तंत्रिका डेटा भंडारण के लिए उपमा

53) सतत Hopfield नेटवर्क

54) परिमाणीकरण

55) Codebook वैक्टर

56) अनुकूली अनुनाद थ्योरी

57) Kohonen आत्म आयोजन Topological मैप्स

58) unsupervised आत्म आयोजन सुविधा मानचित्र

59) लर्निंग वेक्टर परिमाणीकरण निगरानी सीखने के लिए एल्गोरिदम

60) पैटर्न संघों

61) Hopfield नेटवर्क

62) Hopfield नेटवर्क का उपयोग करने के लिए सीमाओं

प्रत्येक विषय आरेख, समीकरणों और बेहतर सीखने और जल्दी समझ के लिए ग्राफिकल निरूपण के अन्य रूपों के साथ पूरा हो गया है।

तंत्रिका नेटवर्क, फजी सिस्टम विभिन्न विश्वविद्यालयों में मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान, एअर इंडिया, कंप्यूटर विज्ञान, मशीन सीखने, इलेक्ट्रिकल, इलेक्ट्रॉनिक्स, ज्ञान इंजीनियरिंग शिक्षा पाठ्यक्रम और प्रौद्योगिकी में डिग्री कार्यक्रम का हिस्सा है।