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統計的意味論 - 基礎と応用 - cover

統計的意味論 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

統計意味論とは
 
言語学の分野における統計意味論とは、単語やフレーズの意味を決定する問題に対する統計的アプローチの応用であり、理想的には教師なしで行われます。 学ぶ。 目標は、情報検索の目的に少なくとも十分な精度を達成することです。
 
メリット
 
(i) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
 
第 1 章: 統計的意味論
 
第 2 章: 計算言語学
 
第 3 章: 自然言語処理
 
第 4 章: 意味ネットワーク
 
第 5 章: 語義の曖昧さの解消
 
第 6 章: 潜在的な意味分析
 
第 7 章: 意味の類似性
 
第 8 章: 分布意味論
 
第 9 章: 単語の埋め込み
 
第 10 章: 意味解析
 
(ii) 統計的意味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統計セマンティクスの使用例の実世界。
 
(iv) 360 度の各業界における 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 統計意味論のテクノロジーを完全に理解する必要があります。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、および統計的意味論を学びたい人 あらゆる種類の統計的意味論に関する基本的な知識や情報を超えたものです。
 
 
Disponible desde: 05/07/2023.
Longitud de impresión: 101 páginas.

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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

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    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。
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