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ディープラーニング - 基礎と応用 - cover

ディープラーニング - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

ディープ ラーニングとは
 
ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークと表現学習に基づいた機械学習アプローチの大きなグループに属します。 この一連のメソッドはディープラーニングとして知られています。 学習方法には、教師あり、半教師あり、教師なしの 3 つがあります。
 
メリット
 
(i) に関する洞察と検証 次のトピック:
 
第 1 章: ディープ ラーニング
 
第 2 章: 機械学習
 
第 3 章: ニューラル コーディング
 
第 4 章: スケール空間
 
第 5 章: 圧縮センシング
 
第 6 章: リザーバーコンピューティング
 
第 7 章: エコー状態ネットワーク
 
第 8 章: 確率的 オウム
 
第 9 章: 微分可能プログラミング
 
第 10 章: 液体ステート マシン
 
(ii) ディープ ラーニングに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) 多くの分野でのディープ ラーニングの使用例。
 
(iv) ディープ ラーニングを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 またはあらゆる種類の深層学習に関する情報。
 
 
Verfügbar seit: 04.07.2023.
Drucklänge: 108 Seiten.

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    Fouad Sabry

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    ファジー ロジックとは
     
    多値ロジックの 1 つのタイプは、ファジー ロジックとして知られています。 このタイプのロジックでは、変数の真理値は 0 と 1 の間の任意の実数になります。これは、真理値が完全に真であるか真であるかの間で変動する可能性がある、部分的真理の概念を管理する目的で利用されます。 完全に誤りです。 対照的に、ブール論理の変数の真理値は、整数値 0 または 1 のみになります。これは、考えられる結果が 2 つだけであるためです。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ファジー ロジック
     
    第 2 章: 多値ロジック
     
    第 3 章: ファジィ制御システム
     
    第 4 章: ファジィ集合
     
    第 5 章: Lotfi A. Zadeh
     
    第 6 章: ファジィ数学
     
    第 7 章: ファジィ ルール
     
    第 8 章: タイプ 2 ファジィ集合とシステム
     
    第 9 章: 適応ニューロ ファジィ推論システム
     
    第 10 章: ソフト コンピューティング
     
    (II) ファジー ロジックに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのファジー ロジックの使用例の実例。
     
    (IV) ファジー ロジックのテクノロジを 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。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のファジィ ロジック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。
     
     
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