アトラクターネットワーク - 計算神経科学の基礎と応用
Fouad Sabry
Translator Kei Imano
Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]
Summary
アトラクター ネットワークとは アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。 どのようなメリットがあるか (I) 次のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: アトラクター ネットワーク 第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 3 章: ヘビアン理論 第 4 章: ホップフィールド ネットワーク 第 5 章: リカレント ニューラル ネットワーク 第 6 章: 自己連想記憶 第 7 章: 双方向連想記憶 第 8 章: 競争学習 第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類 第 10 章: 動的神経科学 (II) アトラクター ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野でのアトラクター ネットワークの使用例。 この本の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 アトラクター ネットワークの。 人工知能とは何かシリーズ 人工知能の書籍シリーズでは、200 を超えるトピックを包括的にカバーしています。 各電子ブックでは、特定の人工知能のトピックを詳しく取り上げており、その分野の専門家によって書かれています。 このシリーズは、読者に人工知能の概念、技術、歴史、応用について徹底的に理解してもらうことを目的としています。 取り上げられるトピックには、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学、倫理などが含まれます。 電子ブックは、専門家、学生、およびこの急速に進歩する分野の最新の開発について学ぶことに興味があるすべての人を対象に書かれています。人工知能の書籍シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながら親しみやすい探求を提供します。 200 冊を超える書籍により、読者は人工知能のあらゆる側面について徹底的な基礎を身につけることができます。 電子ブックは体系的に知識を構築できるように設計されており、後の巻は以前の巻で築いた基礎の上に構築されます。 この包括的なシリーズは、人工知能の専門知識を開発しようとする人にとって不可欠なリソースです。
Available since: 06/20/2023.
Print length: 118 pages.
