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ファジィ集合理論 - 基礎と応用 - cover
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ファジィ集合理論 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

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
 
第 4 章: 応力?エネルギー テンソル
 
第 5 章: ファジィ制御システム
 
第 6 章: 測定可能な基数
 
第 7 章: ラドン?ニコジム定理
 
第 8 章: 安定分布
 
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。
 
 
Disponível desde: 25/06/2023.
Comprimento de impressão: 191 páginas.

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    サイバネティクスとは
     
    サイバネティクスの研究には幅広いトピックが含まれており、主にフィードバックなどの周期的な因果プロセスに関係しています。 Norbert Wiener は、循環因果フィードバックの例にちなんでこのフィールドにその名前を付けました。これは、船の操舵プロセスであり、操舵手が、それが知覚した影響に反応して船の操舵を調整するプロセスです。 これにより、横風や潮流などの混乱にもかかわらず、船は一定の針路を維持することができます。
     
    メリット
     
    (I) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
     
    第 1 章: サイバネティクス
     
    第 2 章: システム理論
     
    第 3 章: Norbert Wiener
     
    第 4 章: ハインツ・フォン・フェルスター
     
    第 5 章: 自己組織化
     
    第 6 章: W. ロス アシュビー
     
    第 7 章: 二次サイバネティクス
     
    第 8 章: 社会サイバネティクス
     
    第 9 章: バイオサイバネティクス
     
    第 10 章: メイシーカンファレンス
     
    (II) サイバネティクスに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのサイバネティクスの使用に関する実際の例。
     
    (IV) サイバネティクスを 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、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎的な知識や知識を超えたい人 あらゆる種類のサイバネティクスに関する情報。
     
     
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    Fouad Sabry

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    ホップフィールド ネットワークとは
     
    ジョン ホップフィールドは、1982 年にホップフィールド ネットワークを普及させました。ホップフィールド ネットワークは、リカレント型人工ニューラル ネットワークおよびスピン グラス システムの一種です。 ホップフィールド ネットワークは、1972 年に甘利俊一によって、1974 年にリトルによって最初に定義されました。ホップフィールド ネットワークは、イジング モデルに関するエルンスト イジングとヴィルヘルム レンツの共同作業に基づいています。 ホップフィールド ネットワークは、連続変数またはバイナリしきい値ノードのいずれかを使用できるコンテンツ アドレス指定可能な (「連想」) メモリ システムです。 さらに、ホップフィールド ネットワークは、人間の記憶を理解するためのモデルとして機能します。
     
    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: ホップフィールド ネットワーク
     
    第 2 章: 教師なし学習
     
    第 3 章: イジング モデル
     
    第 4 章: ヘビアン理論
     
    第 5 章: ボルツマン マシン
     
    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: 量子ニューラル ネットワーク
     
    第 9 章: オートエンコーダ
     
    第 10 章: 最新のホップフィールド ネットワーク
     
    (II) ホップフィールド ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野におけるホップフィールド ネットワークの実際の使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、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。
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