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焼き鈍し法 - 基礎と応用 - cover

焼き鈍し法 - 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

シミュレーテッド アニーリングとは
 
sa としてよく知られるシミュレーテッド アニーリングの方法は、関数のグローバル最適値の値を近似できる確率論的なアプローチです。 より具体的には、最適化問題を扱う際に、広大な検索空間で大域最適化の近似を可能にするメタヒューリスティックです。 大域的最適解は、多数の局所的最適解に対して sa を使用して見つけることができます。 これは、検索空間が離散的である状況で非常に頻繁に利用されます。 シミュレーテッド アニーリングは、設定された時間内に正確な局所最適値を見つけるよりも、おおよその大域的最適値を取得することが重要な問題を解決する場合、勾配降下法や分岐などの正確なアルゴリズムよりも優れている可能性があります。 これは、おおよそのグローバル最適値を見つけることがより重要な場合に当てはまります。
 
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: シミュレーテッド アニーリング
 
第 2 章: 適応的シミュレーテッド アニーリング
 
第 3 章: 自動ラベル配置
 
第 4 章: 組み合わせ 最適化
 
第 5 章: 二相進化
 
第 6 章: コンピューター ビジョンにおけるグラフ カット
 
第 7 章: 分子動力学
 
第 8: 学際的な設計の最適化
 
第 9 章: 粒子群の最適化
 
第 10 章: 量子アニーリング
 
(ii) シミュレーテッド アニーリングに関する一般のよくある質問に回答します。
 
(iii) 多くの分野におけるシミュレーテッド アニーリングの使用例の実例。
 
(iv) 360 度の各業界における 266 の新技術を簡潔に説明する 17 の付録 シミュレーション アニーリング技術を完全に理解するための本です。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびアニーリング技術を学びたい人 あらゆる種類の模擬アニーリングに関する基本的な知識や情報を超えた内容です。
 
 
Available since: 07/01/2023.
Print length: 109 pages.

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    21: ロボット工学: ロボット工学の概要で締めくくり、ロボットの作成を導く原理と技術に重点を置きます。
     
    まとめると、「ヒューマノイド ロボット」は単なる技術マニュアルではなく、ロボットの世界への魅力的な旅です。現実世界のアプリケーションと理論的基礎に焦点を当てたこの本は、ヒューマノイド ロボットの進化と可能性を理解したい人にとって不可欠です。
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  • 相互相関 - コンピュータービジョンでパターンを解く - cover

    相互相関 - コンピュータービジョンでパターンを解く

    Fouad Sabry

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    相互相関とは何ですか
     
    信号処理では、相互相関は、一方の系列に対する他方の系列の変位の関数としての 2 つの系列の類似性の尺度です。 これは、スライディング ドット積またはスライディング内積とも呼ばれます。 これは、長い信号から短い既知の特徴を検索するために一般的に使用されます。 パターン認識、単一粒子分析、電子断層撮影、平均化、暗号解析、および神経生理学に応用されています。 相互相関は、2 つの関数の畳み込みと本質的に似ています。 信号とそれ自体の相互相関である自己相関では、遅れがゼロのピークが常に存在し、そのサイズが信号のエネルギーになります。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 相互相関
     
    第 2 章: 自己相関
     
    第 3 章: 共分散行列
     
    第 4 章: 共分散行列の推定
     
    第 5 章: 相互共分散
     
    第 6 章: 自己共分散
     
    第 7 章: 変分ベイジアン法
     
    第 8 章: 正規ガンマ分布
     
    第 9 章: 期待値最大化アルゴリズム
     
    第 10 章: グリフィスの不等式
     
    (ii) 相互相関に関する一般のトップの質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野で相互相関を使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    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相互相関に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
    Show book