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長短期記憶 - シーケンス予測の基礎と応用 - cover

長短期記憶 - シーケンス予測の基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

長短期記憶とは
 
LSTM としてよく知られる長短期記憶は、深層学習の分野で利用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 そして人工知能。 LSTM ニューラル ネットワークには、従来のフィードフォワード ニューラル ネットワークとは対照的に、フィードバック接続があります。 一般に RNN として知られるこのタイプのリカレント ニューラル ネットワークは、個々のデータ ポイントだけでなく、完全なデータ シーケンスも処理できます。 この特性により、LSTM ネットワークはデータの処理と予測に特に適しています。 たとえば、LSTM は、接続されたセグメント化されていない手書きの識別、音声認識、機械翻訳、音声アクティビティ検出、ロボット制御、ビデオ ゲーム開発、ヘルスケアなどのタスクを実行するために使用できます。
 
どのように行うか 利点
 
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 長短期記憶
 
第 2 章: 人工 ニューラル ネットワーク
 
第 3 章: ユルゲン・シュミットフーバー
 
第 4 章: リカレント ニューラル ネットワーク
 
第 5 章: 勾配消失問題
 
第 6 章: ゼップ・ホッホライター
 
第 7 章: ゲート反復型ユニット
 
第 8 章: 深層学習
 
第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
 
第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史
 
(II) 長短期記憶に関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 長短期記憶の実際の使用例
 
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長期短期記憶について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。人工知能 電子書籍 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: 99 pages.

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    Fouad Sabry

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    ハリスコーナーディテクターとは
     
    ハリス コーナー検出器は、コーナーを抽出して画像の特徴を推測するためにコンピューター ビジョン アルゴリズムで一般的に使用されるコーナー検出演算子です。 これは、1988 年に モラビアン のコーナー検出器を改良して クリス・ハリス と マイク・スティーブンス によって初めて導入されました。 前任者と比較して、ハリス のコーナー検出器は、45 度の角度ごとにパッチを移動するのではなく、方向を直接参照してコーナー スコアの差分を考慮に入れており、エッジとコーナーの区別がより正確であることが証明されています。 それ以来、後続のアプリケーションのために画像を前処理するために改良され、多くのアルゴリズムに採用されてきました。
     
    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: ハリス コーナー検出器
     
    第 2 章: コーナー検出
     
    第 3 章: 構造テンソル
     
    第 4 章: ハリス アフィン領域検出器
     
    第 5 章: ルーカス・カナデ メソッド
     
    第 6 章: ヘッセ行列
     
    第 7 章: 幾何学的特徴の学習
     
    第 8 章: テンソル密度
     
    第 9 章: メロトラ予測補正法
     
    第 10 章: 離散ラプラス演算子
     
    (ii) ハリス コーナー検出器に関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (iii) 多くの分野でのハリス コーナー検出器の使用例。
     
    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ハリス コーナー検出器に関する基本的な知識や情報を超えて知りたいと考えている人。
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    バッグ オブ ワード モデルとは
     
    コンピュータ ビジョンでは、バッグ オブ ビジュアル ワード モデルとも呼ばれるバッグ オブ ワード モデルを画像分類に適用できます。 または、画像の特徴を単語として扱うことによる検索。 文書分類では、バッグ オブ ワードは単語の出現数のスパース ベクトルです。 つまり、語彙全体のまばらなヒストグラムです。 コンピューター ビジョンでは、ビジュアル ワードのバッグは、ローカル画像特徴の語彙の出現数のベクトルです。
     
    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: コンピューター ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
     
    第 2 章: 画像セグメンテーション
     
    第 3 章 : スケール不変特徴変換
     
    第 4 章: スケール空間
     
    第 5 章: 自動画像アノテーション
     
    第 6 章: 動きからの構造
     
    第 7 章: サブピクセル解像度
     
    第 8 章: 平均シフト
     
    第 9 章: 多関節体の姿勢推定
     
    第 10 章: パーツベースのモデル
     
    (ii) バッグ オブ ワード モデルに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのバッグ オブ ワード モデルの使用例の実例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の 言葉の入った袋 モデルの基本的な知識や情報を超えたい人 .
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    マネーロンダリング - 不正な富のデジタル上の影を追跡する

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    マネーロンダリングの複雑な世界を理解することは、単なる金融問題ではなく、政治学の必須事項です。世界的な規制が進化するにつれ、不正な資金の流れのメカニズムを理解することは、専門家、学者、そして愛好家にとって極めて重要です。本書は、仮想通貨タンブラーが金融犯罪と規制対応の形成において果たす役割を包括的に分析します。 各章の概要: 1:マネーロンダリング - 不正資金のロンダリングにおける中核原則、手法、そして影響を理解する。 2:マネーロンダリング対策 - 金融犯罪対策のための規制枠組みを考察する。 3:仮想通貨タンブラー - タンブラーがデジタル金融における取引の痕跡をいかに隠蔽するかを理解する。 4:仮想通貨 - デジタル資産の台頭と金融エコシステムにおけるその役割を検証する。 5:仮想通貨トレーシング - 不正な仮想通貨取引を追跡するための捜査手法について学ぶ。 6: 暗号通貨取引所 – 取引所が合法および違法な暗号通貨活動をどのように促進しているかを分析します。 7: テロ資金供与 – デジタル通貨と過激派ネットワークへの資金提供との関連性を調査します。 8: 銀行秘密法 – 米国のマネーロンダリング対策の要となる法律とその影響について検証します。 9: 仮想通貨 – デジタルマネーの法的および金融的分類について学習します。 10: マネーロンダリング対策改善法 – 金融犯罪対策における法整備の進展について考察します。 11: オーストラリア取引報告分析センター – オーストラリアの急性骨髄性白血病(マネーロンダリング対策)枠組みとその世界的な影響を評価します。 12: モネロ – プライバシー重視の暗号通貨が規制監督にどのような課題をもたらすかを探ります。 13: 暗号通貨と犯罪 – 違法行為に利用されたデジタル資産のケーススタディを調査します。 14: 2016年ビットフィネックスハッキング事件 – 史上最も悪名高い仮想通貨強盗事件の一つを分析します。 15: 金融犯罪 – 仮想通貨にとどまらない金融不正行為への理解を深めます。 16: ブロックチェーン分析 – フォレンジックツールが分散型台帳上の取引を追跡する仕組みを学びます。 17: 米国における仮想通貨法 – デジタル資産をめぐる法的議論を探ります。 18: 金融犯罪取締ネットワーク – 疑わしい金融活動の検知におけるフィンセンの役割を検証します。 19: チェイナリシス – ブロックチェーン情報機関が法執行機関をどのように支援しているかを学びます。 20: 構造化 – 不正行為者が検知を逃れるためにどのように取引を操作するかを理解し、理解を深めます。 21: 疑わしい取引報告 – 金融機関が危険信号を特定し報告する方法を学びます。 本書は、進化を続ける仮想通貨と金融規制の交差点を理解しようとする専門家、学生、そして愛好家にとって不可欠なリソースです。提供される洞察は単なる理論的な知識以上のものであり、この本の価格をはるかに超える実践的な専門知識を読者に提供します。
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