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放射状基底ネットワーク - 人工ニューラルネットワークの活性化機能の基礎と応用 - cover

放射状基底ネットワーク - 人工ニューラルネットワークの活性化機能の基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

放射基底関数ネットワークとは
 
放射基底関数ネットワークは、数学的モデリングの分野で使用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 このタイプのネットワークは、活性化関数として動径基底関数を使用します。 ネットワークの出力は、ニューロン パラメーターとネットワークへの入力の動径基底関数の線形結合です。 放射基底関数ネットワークには幅広い用途があり、その中には関数の近似、時系列の予測、データの分類、システムの制御などがあります。 1988 年の研究では、ロイヤル シグナルズ アンド レーダー施設の研究者であるブルームヘッドとロウが最初にアイデアを策定しました。
 
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: 動径基底関数ネットワーク
 
第 2 章: 勾配
 
第 3 章: 放射基底関数
 
第 4 章: 放射基底関数カーネル
 
第 5 章: 関数導関数
 
第 6 章: ヤコビアン行列と行列式
 
第 7 章: ラプラス方程式
 
第 8 章: ラプラス演算子
 
第 9 章: 重積分
 
第 10 章: 多調和スプライン
 
(II) 放射基底ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野における放射基底ネットワークの使用例の実例。
 
この本の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の放射状基底ネットワーク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。
 
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。
Available since: 06/26/2023.
Print length: 154 pages.

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    章の概要:
     
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    21: 蠕動ロボット: 蠕動ロボットの概念を紹介し、医療診断および治療で使用するために人間の消化器系を模倣した設計に焦点を当てます。
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  • バンドル調整 - 正確な再構築のためのビジュアルデータの最適化 - cover

    バンドル調整 - 正確な再構築のためのビジュアルデータの最適化

    Fouad Sabry

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    バンドル調整とは
     
    写真測量とコンピュータ ステレオ ビジョンにおいて、バンドル調整とは、シーンのジオメトリ、相対運動のパラメータ、およびパラメータを記述する 3d 座標を同時に調整することです。さまざまな視点からの多数の 3d 点を表す一連の画像を指定して、画像を取得するために使用されたカメラの光学特性。その名前は、各 3d フィーチャから発生し、各カメラに収束する幾何学的な光線の束を指します。光学中心は、すべての点の対応する画像投影を含む最適性基準に従って最適に調整されます。
     
    メリット
     
    (i) 洞察、および次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: バンドル調整
     
    第 2 章: レーベンバーグ-マルカート アルゴリズム
     
    第 3 章: ガウス-ニュートン アルゴリズム
     
    第 4 章: 最適化におけるニュートン法
     
    第 5 章: 反復的に再重み付けされた最小二乗法
     
    第 6 章: 複数の画像からの 3d 再構成
     
    第 7 章: ホモグラフィー (コンピューター ビジョン)
     
    第 8 章: チェス盤の検出
     
    第 9 章: 視点と点
     
    第 10 章: パウエルのドッグレッグ法
     
    (ii) バンドル調整に関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野でのバンドル調整の実際の使用例。
     
    誰この本は
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバンドル調整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を対象としています。
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    フィードフォワード ニューラル ネットワークとは
     
    FNN としてよく知られるフィードフォワード ニューラル ネットワークは、人工ニューラル ネットワークの一種であり、相互にサイクルを形成する接続を持たない そのノード。 したがって、リカレント ニューラル ネットワークとして知られる子孫とは異なります。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 洞察と検証 次のトピック:
     
    第 1 章: フィードフォワード ニューラル 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: パーセプトロン
     
    第 4 章 : 人工ニューロン
     
    第 5 章: 多層パーセプトロン
     
    第 6 章: デルタ則
     
    第 7 章: バックプロパゲーション
     
    第 8 章: の種類 人工ニューラル ネットワーク
     
    第 9 章: 学習ルール
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学
     
    (II) フィードフォワード ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (III) 多くの分野におけるフィードフォワード ニューラル ネットワークの実際の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類のフィードフォワード ニューラル ネットワーク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。
     
    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。
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