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神経進化 - 神経進化で人間の知性を超えるための基礎と応用 - cover

神経進化 - 神経進化で人間の知性を超えるための基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

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

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Sinossi

ニューロエボリューションとは
 
ニューロエボリューションは、ニューロエボリューションとも綴られますが、アプリケーションを通じて人工ニューラル ネットワーク (ANN)、パラメータ、ルールを生成する人工知能の一種です。 進化的アルゴリズムの。 ニューロエボリューションは、ニューロエボリューションとも綴られます。 この技術の最も一般的な用途は、進化ロボット工学、人工生命、および一般的なゲームプレイに見られます。 主な利点は、神経進化が、適切に機能するために正確な入出力ペアのカリキュラムが必要な教師あり学習方法よりも、より幅広い問題に適用できることです。 一方、ニューロエボリューションでは、ネットワークが特定のジョブでどの程度うまく機能するかを測定するだけで十分です。 たとえば、必要な戦略がラベル付きの例の形で提供されていなくても、ゲームの結果は簡単に測定できます。 神経進化は、強化学習パラダイムのコンポーネントとして頻繁に利用されます。 これは、固定トポロジを持つニューラル ネットワーク上で勾配降下法を利用する従来の深層学習アプローチと対照的です。 ニューロ進化は、強化学習パラダイムのコンポーネントとして頻繁に利用されます。
 
どのようなメリットがあるか
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 神経進化
 
第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク
 
第 3 章: 進化アルゴリズム
 
第 4 章: 遺伝的表現
 
第 5 章: 効果的な適応度
 
第 6 章: 拡張トポロジーの神経進化
 
第 7 章: リカレント ニューラル ネットワーク
 
第 8 章: 構成パターン ネットワークの生成
 
第 9 章: ハイパーニート
 
第 10 章: 進化するインテリジェント システム
 
(II) 神経進化に関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのニューロエボリューションの使用に関する実際の例。
 
この本の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて学びたい人 あらゆる種類の神経進化。
 
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: 64 pagine.

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    言語識別とは
     
    情報がどの自然言語で書かれているかを判断することの難しさは、自然言語の分野では言語識別または言語推測と呼ばれます。 処理。 この問題に対する計算的アプローチでは、この問題をテキスト分類の特定のインスタンスとして扱い、さまざまな統計手法を使用して解決できます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 言語の識別
     
    第 2 章: 計算言語学
     
    第 3 章: 自然 言語処理
     
    第 4 章: 語義の曖昧さ回避
     
    第 5 章: 認知言語学
     
    第 6 章: 品詞のタグ付け
     
    第 7 章: N グラム
     
    第 8 章: 言語モデル
     
    第 9 章: 母国語の識別
     
    第 10 章: Word2vec
     
    (II) 言語識別に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野で言語識別を使用する実際の例。
     
    (IV) 説明する 17 の付録 、簡単に説明すると、言語識別技術を 360 度完全に理解するための、各業界の 266 の新興技術が紹介されています。
     
    本書の対象者
     
    専門家、 学部生と大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の言語識別のための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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    ホモグラフィーとは
     
    コンピュータ ビジョンの分野では、空間内の同じ平面の 2 つの画像はホモグラフィーによって関連付けられます。 これには、画像の修正、画像の位置合わせ、または 2 つの画像間のカメラの動き(回転や平行移動)など、多くの実用的な用途があります。 推定されたホモグラフィー行列からカメラ切除が行われると、この情報はナビゲーションに使用したり、3d オブジェクトのモデルを画像やビデオに挿入したりするために使用され、オブジェクトが正しいパースペクティブでレンダリングされ、オブジェクトの一部であるように見えます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ホモグラフィー (コンピューター ビジョン)
     
    第 2 章: アフィン変換
     
    第 3 章: 変換行列
     
    第 4 章: 画像スティッチング
     
    第 5 章 : 線と平面の交差
     
    第 6 章: 基本行列 (コンピュータ ビジョン)
     
    第 7 章: カメラの切除
     
    第 8 章: 画像の修正
     
    第 9 章: カメラ マトリックス
     
    第 10 章: カメラの自動キャリブレーション
     
    (ii) ホモグラフィーに関するよくある質問に答える。
     
    (iii) 実数 さまざまな分野でのホモグラフィーの使用例を紹介します。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など。 あらゆる種類のホモグラフィーに関する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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