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競争学習 - 競争による強化学習の基礎と応用 - cover

競争学習 - 競争による強化学習の基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

競争学習とは
 
人工ニューラル ネットワークにおける競争学習は、入力データのサブセットに応答する権利をノードが争う教師なし学習の一種です。 。 このタイプの学習は「競争学習」として知られています。 競争学習は、ヘビアン学習に似た学習形式です。 ネットワーク内の各ノードの専門化レベルを高めることで動作します。 データ内に隠されたクラスターを発見するのに非常に効果的です。
 
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: 競争学習
 
第 2 章: 自己組織化マップ
 
第 3 章: パーセプトロン
 
第 4 章: 教師なし学習
 
第 5 章: ヘビアン理論
 
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: 学習規則
 
第 9 章: 特徴学習
 
第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
 
(II) 競争学習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競争学習の使用に関する実際の例。
 
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。
Disponibile da: 21/06/2023.
Lunghezza di stampa: 117 pagine.

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    13: ジェミニ(暗号資産取引所):暗号資産取引所におけるジェミニの役割と、セキュリティとコンプライアンスへの注力について考察します。
     
    14: 暗号資産バブル:暗号資産市場のボラティリティを分析し、市場サイクルとバブルについて考察します。
     
    15: スリーアローズキャピタル:暗号資産ヘッジファンドの主要プレーヤーであるスリーアローズキャピタルの台頭と崩壊を検証します。
     
    16: ビットゴー:暗号資産市場におけるデジタル資産のセキュリティ確保のためのビットゴーの革新的なソリューションを検証します。
     
    17: 機会知識交換: 世界最大級の暗号資産取引所の一つである機会知識交換の役割に焦点を当てています。
     
    18: 暗号資産: 暗号資産の概要を、技術的、経済的、そして社会的側面に焦点を当てて解説しています。
     
    19: バイナンス: 暗号資産業界におけるバイナンスの優位性と、規制をめぐる論争を検証しています。
     
    20: ソラナ(ブロックチェーンプラットフォーム): ソラナの高速ブロックチェーン技術と、それが分散型アプリケーションに与える影響について解説しています。
     
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    本書は、暗号資産における主要なプレーヤーと出来事を探求することで、テザー暗号資産がより広範な金融エコシステムにどのように位置づけられているかについて、重要な洞察を提供します。実践的な知識と理論的な深みを融合させた本書は、デジタル金融の世界を探求しようとするすべての人にとって不可欠なリソースです。
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  • 状態空間の検索 - 基礎と応用 - cover

    状態空間の検索 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    状態空間検索とは
     
    状態空間検索は、コンピューター サイエンス、特に人工知能 (ai) の分野で使用される手法です。 目的の機能を備えた目標状態を見つけることを目的として、インスタンスの状態が調査されます。 「状態空間検索」という用語は、プロセスが行われる空間を指す「状態空間」というフレーズに由来しています。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 状態空間検索
     
    第 2 章: ブルートフォース検索
     
    第 3: コンピュータ サイエンスにおけるヒューリスティック
     
    第 4 章: ローカル検索の最適化
     
    第 5 章: ゲーム ツリー
     
    第 6 章: 制約満足問題
     
    第 7 章: 敵対的検索
     
    第 8 章: マルコフ決定プロセス
     
    第 9 章: 強化学習
     
    第 10 章: 組み合わせ検索
     
    (ii) 状態空間検索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状態空間検索の使用例の実例。
     
    (iv) 17 の付録 状態空間検索テクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。
     
    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状態空間検索に関し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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