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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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    メリット
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 封じ込め
     
    第 2 章: ドミノ理論
     
    第 3 章: ディーン・アチソン
     
    第 4 章: トルーマン・ドクトリン
     
    第 5 章: レーガン・ドクトリン
     
    第 6 章: 冷戦
     
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    (ii) 封じ込めに関する一般の人々の最大の疑問に答えます。
     
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    1: ベイジアン ネットワーク: ベイジアン ネットワークの基本概念とその応用について深く掘り下げます。
     
    2: 統計モデル: データ解釈に不可欠な統計モデルのフレームワークを探ります。
     
    3: 尤度関数: 確率的推論における尤度関数の重要性を理解します。
     
    4: ベイジアン推論: ベイジアン推論がデータによる意思決定プロセスをどのように強化するかを学びます。
     
    5: パターン認識: 複雑なデータ セット内のパターンを認識する方法を調べます。
     
    6: 十分な統計: 十分な統計が情報を保持しながらデータ分析を簡素化する方法を学びます。
     
    7: ガウス過程: ガウス過程と不確実性のモデル化におけるその役割を調べます。
     
    8: 事後確率: 情報に基づいた予測のための事後確率の計算に関する洞察を得ます。
     
    9: グラフィカル モデル: 関係を表すグラフィカル モデルの構造と有用性を理解します。
     
    10: 事前確率: ベイズ推論における事前確率の重要性を学びます。
     
    11: ギブス サンプリング: 効率的な統計的サンプリングのためのギブス サンプリング手法を学びます。
     
    12: 最大事後推定: ベイズ モデルを最適化する方法として map 推定を学びます。
     
    13: 条件付きランダム フィールド: 構造化予測における条件付きランダム フィールドの使用について学びます。
     
    14: ディリクレ多項分布: カテゴリ データ分析におけるディリクレ多項分布を理解します。
     
    15: タンパク質構造のグラフィカル モデル: バイオインフォマティクスにおけるグラフィカル モデルの応用について調べます。
     
    16: 指数族ランダム グラフ モデル: ネットワーク分析のための指数族ランダム グラフについて詳しく学びます。
     
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    21: 確率数値: 強化された計算方法のための確率数値について学びます。
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