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  塗りつぶし - フラッド フィル: コンピューター...

  Fouad Sabry

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  フラッド フィルとは
   
  シード フィルとも呼ばれるフラッド フィルは、多次元配列内の特定のノードに接続されている領域を決定および変更するフラッディング アルゴリズムです。いくつかの一致する属性を持つ。これは、ペイント プログラムの「バケツ」塗りつぶしツールで、接続された同じ色の領域を異なる色で塗りつぶすために使用されます。また、囲碁やマインスイーパーなどのゲームで、どのピースがクリアされるかを決定するために使用されます。境界フィルと呼ばれるバリアントは同じアルゴリズムを使用しますが、特定の属性を持たない特定のノードに接続された領域として定義されます。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: フラッド フィル
   
  第 2 章: スキャンライン レンダリング
   
  第 3 章: 深度-最初の検索
   
  第 4 章: クアッドツリー
   
  第 5 章: グラフ トラバーサル
   
  第 6 章: 接続コンポーネントのラベル付け
   
  第 7 章: 流域 (画像処理)
   
  第 8 章: 迷路解決アルゴリズム
   
  第 9 章: レイ キャスティング
   
  第 10 章: ボックス ブラー
   
  (ii) フラッド フィルに関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でフラッド フィルを使用する実際の例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の洪水埋め込み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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  長短期記憶 - シーケンス予測の基礎と応用

  Fouad Sabry

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  長短期記憶とは
   
  LSTM としてよく知られる長短期記憶は、深層学習の分野で利用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 そして人工知能。 LSTM ニューラル ネットワークには、従来のフィードフォワード ニューラル ネットワークとは対照的に、フィードバック接続があります。 一般に RNN として知られるこのタイプのリカレント ニューラル ネットワークは、個々のデータ ポイントだけでなく、完全なデータ シーケンスも処理できます。 この特性により、LSTM ネットワークはデータの処理と予測に特に適しています。 たとえば、LSTM は、接続されたセグメント化されていない手書きの識別、音声認識、機械翻訳、音声アクティビティ検出、ロボット制御、ビデオ ゲーム開発、ヘルスケアなどのタスクを実行するために使用できます。
   
  どのように行うか 利点
   
  (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: 長短期記憶
   
  第 2 章: 人工 ニューラル ネットワーク
   
  第 3 章: ユルゲン・シュミットフーバー
   
  第 4 章: リカレント ニューラル ネットワーク
   
  第 5 章: 勾配消失問題
   
  第 6 章: ゼップ・ホッホライター
   
  第 7 章: ゲート反復型ユニット
   
  第 8 章: 深層学習
   
  第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類
   
  第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史
   
  (II) 長短期記憶に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (III) 長短期記憶の実際の使用例
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の長期短期記憶について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   人工知能とは何かシリーズ
   
  人工知能の 電子書籍 シリーズは、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 電子書籍 シリーズは、基本的な概念から最先端の研究まで、詳細でありながらアクセスしやすい探究を提供します。 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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