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アトラクターネットワーク - 計算神経科学の基礎と応用 - cover

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

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

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。
Disponible desde: 20/06/2023.
Longitud de impresión: 118 páginas.

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    1: 計算言語学: 計算言語学の基本的な概念と方法論を探ります。
     
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  • 最小境界ボックス - コンピューター ビジョンにおける空間最適化の力を明らかにする - cover

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    Fouad Sabry

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    最小境界ボックスとは
     
    幾何学では、n 次元の点セット s の最小境界ボックスまたは最小境界ボックスは、すべての点がその中に収まる最小の尺度を持つボックスです。他の種類の尺度が使用される場合、最小ボックスは通常、それに応じて、たとえば「最小周囲境界ボックス」と呼ばれます。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 最小境界ボックス
     
    第 2 章: 凸包
     
    第 3 章: 衝突検出
     
    第 4 章: 計算幾何学
     
    第 5 章: 境界ボリューム
     
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    第 9 章: 最小外接長方形
     
    第 10 章: 凸包アルゴリズム
     
    (ii) 最小境界ボックスに関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野における最小境界ボックスの使用例の実例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    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最小境界ボックスに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
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  • きちんとした対だらしない - 基礎と応用 - cover

    きちんとした対だらしない - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    きちんとしたものとだらしないものとは何か
     
    人工知能 (ai) の研究には、きれいで組織化されたアプローチをとることも、乱雑で整理されていないアプローチをとることもできます。 この区別は 1970 年代に初めて行われ、1980 年代半ばまで議論のテーマであり続けました。 人工知能の研究は、1990 年代から 21 世紀にかけて、ほぼ完全に「きちんとした」手法を使用してきましたが、これらの手法が最も成功していることが示されています。
     
    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: ニートとだらしない人
     
    第 2 章: 人工知能
     
    第 3 章: シンボリック人工知能
     
    第 4 章: 汎用人工知能
     
    第 5 章: 人工知能の歴史
     
    第 6 章: 人工知能の哲学
     
    第 7 章: 人工知能に関するヒューバート ドレフュスの見解
     
    第 8 章: 物理シンボル システム
     
    第 9 章: gofai
     
    第 10 章: ブロックの世界
     
    (ii) きちんとしたものとだらしないものに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのきちんとしたものとだらしないものを使用する実際の例。
     
    (iv) 17 の付録で、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明し、きちんとしたテクノロジーと下品なテクノロジーを 360 度完全に理解できるようにします。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のきちんとしたものとだらしないものについての基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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