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多層パーセプトロン - ニューラル ネットワークをデコードするための基礎と応用 - cover

多層パーセプトロン - ニューラル ネットワークをデコードするための基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

多層パーセプトロンとは
 
フィードフォワード人工ニューラル ネットワーク (ANN) の完全接続クラスである多層パーセプトロン (MLP) は、多層パーセプトロンと呼ばれます。 「MLP」という言葉はかなり曖昧な形で使われています。 フィードフォワード ANN を指す場合もあれば、パーセプトロンの複数の層で構成されるネットワークをより具体的に指す場合もあります。 詳細については、「用語」を参照してください。 隠れ層が 1 つだけ含まれている場合、多層パーセプトロンは冗談めかして「バニラ」ニューラル ネットワークと呼ばれることがあります。 これは、この用語がスラングの文脈で使用される場合に特に当てはまります。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証 :
 
第 1 章: 多層パーセプトロン
 
第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
 
第 3 章: パーセプトロン
 
第 4 章: 人工ニューロン
 
第 5 章: 活性化関数
 
第 6 章: バックプロパゲーション
 
第 7 章: デルタ ルール
 
第 8 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク
 
第 9 章: 普遍近似定理
 
第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
 
(II) 多層パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野で多層パーセプトロンを使用する実際の例。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の多層パーセプトロンに関する情報。
 
人工知能とは何かシリーズ
 
人工知能の 電子書籍 シリーズは、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。Artificial Intelligence eBook シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 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。
Verfügbar seit: 26.06.2023.
Drucklänge: 118 Seiten.

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    どのようにメリットがありますか
     
    (I)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:バイオプラスチック
     
    第2章:BioSphereプラスチック
     
    第3章:バイオ燃料
     
    第4章:生体高分子
     
    第5章:アルカン
     
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    リモート センシングとは
     
    リモート センシングとは、その場またはオンサイトとは対照的に、物体と物理的に接触せずに物体または現象に関する情報を取得することです。観察。この用語は、特に地球や他の惑星に関する情報を取得することに適用されます。リモート センシングは、地球物理学、地理学、土地測量、およびほとんどの地球科学分野を含む多くの分野で使用されています。また、軍事、諜報、商業、経済、計画、人道支援などにも応用できます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 洞察、および次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: リモート センシング
     
    第 2 章: マイクロ波放射計
     
    第 3 章: Landsat プログラム
     
    第 4 章: 中解像度イメージング分光放射計
     
    第 5 章: 衛星画像
     
    第 6 章: マルチスペクトルイメージング
     
    第 7 章: イメージング分光法
     
    第 8 章: 正規化差分植生指数
     
    第 9 章: ハイパースペクトル イメージング
     
    第 10 章: リモート センシング (地質学)
     
    (II) 一般のよくある質問に答えるリモート センシングについて。
     
    (III) さまざまな分野でのリモート センシングの使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のリモート センシングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
     
     
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