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競争学習 - 競争による強化学習の基礎と応用 - cover

競争学習 - 競争による強化学習の基礎と応用

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

競争学習とは
 
人工ニューラル ネットワークにおける競争学習は、入力データのサブセットに応答する権利をノードが争う教師なし学習の一種です。 。 このタイプの学習は「競争学習」として知られています。 競争学習は、ヘビアン学習に似た学習形式です。 ネットワーク内の各ノードの専門化レベルを高めることで動作します。 データ内に隠されたクラスターを発見するのに非常に効果的です。
 
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: 競争学習
 
第 2 章: 自己組織化マップ
 
第 3 章: パーセプトロン
 
第 4 章: 教師なし学習
 
第 5 章: ヘビアン理論
 
第 6 章: バックプロパゲーション
 
第 7 章: 多層パーセプトロン
 
第 8 章: 学習規則
 
第 9 章: 特徴学習
 
第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
 
(II) 競争学習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競争学習の使用に関する実際の例。
 
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
 
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。
Disponible desde: 21/06/2023.
Longitud de impresión: 117 páginas.

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    ファジー集合理論とは
     
    数学の分野では、ファジー集合は、さまざまな程度のメンバーシップを持つ構成要素を含む集合として定義されます。 Lotfi A. Zadeh は 1965 年にファジー集合の概念を独自に開発し、伝統的な集合の概念の拡張として世界に提示しました。この同じ時期に、Salii (1965) は彼が言及したより広範な種類の構造を定義しました。 L関係として。 彼はこの構造を抽象代数の枠組みで調べました。 ファジィ関係は現在ファジィ数学全体で利用されており、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野で応用されており、L が単位間隔 [0, 1] の場合の L リレーションの特別な例です。 ファジィ関係は、言語学、意思決定、クラスタリングなどの分野に応用できます。
     
    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: ファジー集合
     
    第 2 章: カルーザ?クライン理論
     
    第 3 章: ディラック方程式
     
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    第 9 章: 4 勾配
     
    第 10 章: ピアソン分布
     
    (II) ファジィ集合論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ファジィ集合論の使用例。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類のファジィ集合論に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    顔認識システムとは
     
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    メリット
     
    (I) 洞察 、および次のトピックに関する検証:
     
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    第 4 章: 生体認証ポイント
     
    第 5 章: ID ベースのセキュリティ
     
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    第 7 章: Visage SDK
     
    第 8 章: アルゴリズムのバイアス
     
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    第 10 章: Clearview AI
     
    (II) 顔認識システムに関するよくある質問に答えます。
     
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  • 人工知能システムの統合 - 基礎と応用 - cover

    人工知能システムの統合 - 基礎と応用

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    人工知能システム統合とは
     
    音声シンセサイザーなどの個別のソフトウェア コンポーネントを、常識知識ベースなどの他のコンポーネントと互換性のあるものにすることは、人工知能システムの統合の背後にある中心的な概念です。 人工知能システムの統合。 この取り組みの目標は、より大規模で、より包括的で、より強力な人工知能システムを開発することです。 統合のために提案されている主なアプローチは、メッセージ ルーティングまたは通信プロトコルとして知られています。 これらのプロトコルは、ソフトウェア コンポーネントが相互に接続するために、通常はミドルウェア ブラックボード システムを使用して利用されます。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 人工知能システムの統合
     
    第 2 章: 人工知能の歴史
     
    第 3: 人工知能プロジェクトのリスト
     
    第 4 章: シンボリック人工知能
     
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    第 6 章: コグニティブ コンピューティング
     
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    第 9 章: 人工知能の概要
     
    第 10 章: OpenCog
     
    (II) 人工知能システム統合に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野で人工知能システム統合を使用する実際の例。
     
    (IV) 人工知能システム インテグレーションのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の人工知能システム統合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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