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制限付きボルツマンマシン - 人工知能の隠れた層を解明するための基礎と応用 - cover

制限付きボルツマンマシン - 人工知能の隠れた層を解明するための基礎と応用

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

制限付きボルツマン マシンとは
 
RBM としてよく知られる制限付きボルツマン マシンは、確率的かつ生成的な人工ニューラル ネットワークの一例であり、次のような機能を備えています。 独自の入力セットに対する確率分布を作成します。
 
メリット
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 制限付きボルツマン マシン
 
第 2 章: ボルツマン分布
 
第 3 章: エントロピー (情報理論)
 
第 4 章: 教師なし 学習
 
第 5 章: 相互情報
 
第 6 章: ボルツマン マシン
 
第 7 章: クロス エントロピー
 
第 8 章: ソフトマックス関数
 
第 9 章: オートエンコーダー
 
第 10 章: ディープ ビリーフ ネットワーク
 
(II) 制限付きボルツマン マシンに関する一般のよくある質問に答えます。
 
(III) 多くの分野で制限付きボルツマン マシンを使用する実際の例。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識を超えたい人 または、あらゆる種類の制限されたボルツマン マシンに関する情報。
 
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。Artificial Intelligence eBook 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。
Disponible desde: 23/06/2023.
Longitud de impresión: 145 páginas.

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    11: 2016年のビットフィネックスハッキング:注目を集めた窃盗事件と、盗難資産の回収の複雑さについて説明します。
     
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    19: ブロックチェーン分析: 非公開とされている台帳における違法行為を暴くために用いられるツールを紐解く。
     
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    21: 仮想通貨ウォレット: デジタルウォレットが、自由と詐欺の両方のツールとなり得ることを明らかにする。
     
    詳細なケーススタディと洞察に満ちた本書は、専門家、学生、そして趣味の人にとって必携の書です。明快さと奥深さを兼ね備え、参考書としてもガイドとしても役立ちます。本書で得られる知識への投資は、価格をはるかに上回るリターンをもたらします。
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  • 決定木の枝刈り - 基礎と応用 - cover

    決定木の枝刈り - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    デシジョン ツリー プルーニングとは
     
    機械学習および検索アルゴリズムにおけるプルーニングは、ツリーのセクションを削除することでデシジョン ツリーのサイズを最小化するデータ圧縮アプローチです。 インスタンスを分類するには非クリティカルかつ冗長です。 これにより、ツリーに保存する必要があるデータの量が削減されます。 枝刈りを使用することで過剰適合が減少し、最終的な分類器が単純化されるため、予測精度が向上します。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: デシジョン ツリーの枝刈り
     
    第 2 章: デシジョン ツリーの学習
     
    第 3 章: データ圧縮
     
    第 4 章: アルファ?ベータ プルーニング
     
    第 5 章: Null-Move ヒューリスティック
     
    第 6 章: ホライズン効果
     
    第 7 章: 最小記述長
     
    第 8 章: ベイジアン ネットワーク
     
    第 9 章: アンサンブル学習
     
    第 10 章: 人工ニューラル ネットワーク
     
    (II) デシジョン ツリー プルーニングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でのデシジョン ツリー プルーニングの使用例の実例。
     
    (IV) 17 の付録では、デシジョン ツリー プルーニング テクノロジを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明しています。
     
    本書の対象者
     
    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デシジョン ツリー枝刈り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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