人工知能 [Japanese]

ヘビアン学習とは ヘビアン理論は、シナプス効果の改善はシナプス前細胞によるシナプス後細胞の反復的かつ持続的な刺激によってもたらされると主張する神経心理学的理論です。 細胞。 これは、脳内のニューロンが学習に応じて変化するプロセスを指すシナプス可塑性を説明する試みです。 これは、1949 年に出版されたドナルド ヘブの著書「行動の組織化」で初めて提示されました。ヘブの法則、ヘブの公準、および細胞集合仮説はすべて、同じ思考体系の名前です。 Hebb がそれを表現する方法は次のとおりです。残響作用の持続または反復により、その安定性を高める長期にわたる細胞の変化が生じる傾向があると仮定しましょう。 ... 細胞 A の軸索が細胞 B を興奮させるのに十分な距離にあり、繰り返しまたは一貫して細胞の発火に関与すると、一方または両方の細胞で成長プロセスまたは代謝変化が起こり、その結果細胞の増加が起こります。 セル B を起動するセルの 1 つとしての A の効率。これはどちらのセルでも発生する可能性があります。 メリット (I) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。 第 1 章: ヘビアン理論 第 2 章: 化学シナプス 第 3 章: 長期増強 第 4 章: シナプス可塑性 第 5 章: 長期うつ病 第 6 章: スパイクタイミング依存の可塑性 第 7 章: 神経回路 第 8 章: メタ可塑性 第 9 章: オージャの法則 第 10 章: BCM 理論 (II) ヘビアン学習に関する一般のよくある質問に答える (III) 多くの分野でヘビアン学習を使用する実際の例。 本書の対象者 専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々 あらゆる種類のヘビアン学習のための基本的な知識や情報を超えたいと考えています。 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。

放射基底関数ネットワークとは 放射基底関数ネットワークは、数学的モデリングの分野で使用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 このタイプのネットワークは、活性化関数として動径基底関数を使用します。 ネットワークの出力は、ニューロン パラメーターとネットワークへの入力の動径基底関数の線形結合です。 放射基底関数ネットワークには幅広い用途があり、その中には関数の近似、時系列の予測、データの分類、システムの制御などがあります。 1988 年の研究では、ロイヤル シグナルズ アンド レーダー施設の研究者であるブルームヘッドとロウが最初にアイデアを策定しました。 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: 動径基底関数ネットワーク 第 2 章: 勾配 第 3 章: 放射基底関数 第 4 章: 放射基底関数カーネル 第 5 章: 関数導関数 第 6 章: ヤコビアン行列と行列式 第 7 章: ラプラス方程式 第 8 章: ラプラス演算子 第 9 章: 重積分 第 10 章: 多調和スプライン (II) 放射基底ネットワーク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放射基底ネットワークの使用例の実例。 この本の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の放射状基底ネットワーク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。 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。

カーネル メソッドとは 機械学習の分野では、カーネル マシンはパターン分析のためのメソッドのクラスです。 サポート ベクター マシン (SVM とも呼ばれる) は、このグループの最もよく知られたメンバーです。 パターン分析では、カーネル アプローチとして知られる特定の種類のアルゴリズムが頻繁に使用されます。 これらの戦略には、非線形問題を解決するために線形分類器を利用することが必要です。 データセット内に存在するさまざまな種類の一般関係を見つけて研究することは、パターン分析の最も重要な目標です。 一方、カーネル メソッドでは、ユーザー指定のカーネルのみが必要です。カーネルは、内積を使用して計算されるデータ ポイントのすべてのペアにわたる類似度関数と考えることができます。 これは、これらのタスクを解決する多くのアルゴリズムとは対照的です。アルゴリズムでは、生の表現のデータを、ユーザー指定の特徴マップを介して特徴ベクトル表現に明示的に変換する必要があります。 Representer 定理によれば、カーネル マシンの特徴マップの次元数は無制限ですが、ユーザー入力として必要なのは、次元数が有限の行列だけです。 並列処理がないと、数千を超える個々のケースを含むデータ セットの場合、カーネル マシンでの計算が非常に遅くなります。 メリット (I ) 以下のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: カーネル メソッド 第 2 章: サポート ベクター マシン 第 3 章: 放射基底関数 第 4 章: 正定値カーネル 第 5 章: 逐次最小最適化 第 6 章: サポート ベクター マシンの正則化の観点 第 7 章 : 表現者定理 第 8 章: 動径基底関数カーネル 第 9 章: カーネル パーセプトロン 第 10 章: 正則化最小二乗法 ( II) カーネル メソッドに関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野でのカーネル メソッドの使用例の実例。 (IV) 17 の付録で簡単に説明する 、カーネル メソッドのテクノロジを 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紹介します。 本書の対象者 専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のカーネル メソッド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。  

人工ニューラル ネットワークとは 動物の脳を構成する生物学的ニューラル ネットワークにヒントを得たコンピューティング システムは、人工ニューラル ネットワーク (ANN) と呼ばれます。 これらのシステムは、一般的にニューラル ネットワーク (NN) またはニューラル ネットワークと呼ばれます。 メリット (I) に関する洞察と検証 次のトピック: 第 1 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 2 章: 人工ニューロン 第 3 章: 教師なし学習 第 4 章 : バックプロパゲーション 第 5 章: 人工ニューラル ネットワークの種類 第 6 章: 深層学習 第 7 章: 畳み込みニューラル ネットワーク 第 8 章: 長短期記憶 第 9 章: リカレント ニューラル ネットワーク 第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史 (II) 一般のよくある質問に答える 人工ニューラル ネットワークについて。 (III) 多くの分野における人工ニューラル ネットワークの使用例。 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類の人工ニューラル ネットワーク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。 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。

パーセプトロンとは パーセプトロンは、機械学習の分野で使用されるバイナリ分類器の教師あり学習の手法です。 バイナリ分類子として知られる関数は、入力 (多くの場合、数値のベクトルで表されます) が特定のカテゴリのメンバーであるかどうかを判断できる関数です。 これは線形分類器の一種であり、一連の重みを特徴ベクトルと組み合わせることにより、線形予測関数に基づいて予測を形成する分類方法であることを意味します。 言い換えれば、線形予測関数に基づいて予測を作成します。 どのようなメリットがあるか (I) 以下に関する洞察と検証 トピック: 第 1 章: パーセプトロン 第 2 章: 教師あり学習 第 3 章: サポート ベクター マシン 第 4 章: 線形分類器 第 5 章: パターン認識 第 6 章: 人工ニューロン 第 7 章: ホップフィールド ネットワーク 第 8 章: バックプロパゲーション 第 9 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク 第 10 章: 多層パーセプトロン (II) パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。 (III) 多くの分野でパーセプトロン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、あらゆる種類のパーセプトロンに関する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 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。

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。

ホップフィールド ネットワークとは ジョン ホップフィールドは、1982 年にホップフィールド ネットワークを普及させました。ホップフィールド ネットワークは、リカレント型人工ニューラル ネットワークおよびスピン グラス システムの一種です。 ホップフィールド ネットワークは、1972 年に甘利俊一によって、1974 年にリトルによって最初に定義されました。ホップフィールド ネットワークは、イジング モデルに関するエルンスト イジングとヴィルヘルム レンツの共同作業に基づいています。 ホップフィールド ネットワークは、連続変数またはバイナリしきい値ノードのいずれかを使用できるコンテンツ アドレス指定可能な (「連想」) メモリ システムです。 さらに、ホップフィールド ネットワークは、人間の記憶を理解するためのモデルとして機能します。 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: ホップフィールド ネットワーク 第 2 章: 教師なし学習 第 3 章: イジング モデル 第 4 章: ヘビアン理論 第 5 章: ボルツマン マシン 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: 量子ニューラル ネットワーク 第 9 章: オートエンコーダ 第 10 章: 最新のホップフィールド ネットワーク (II) ホップフィールド ネットワーク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ホップフィールド ネットワークの実際の使用例。 この本の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、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。

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。

多層パーセプトロンとは フィードフォワード人工ニューラル ネットワーク (ANN) の完全接続クラスである多層パーセプトロン (MLP) は、多層パーセプトロンと呼ばれます。 「MLP」という言葉はかなり曖昧な形で使われています。 フィードフォワード ANN を指す場合もあれば、パーセプトロンの複数の層で構成されるネットワークをより具体的に指す場合もあります。 詳細については、「用語」を参照してください。 隠れ層が 1 つだけ含まれている場合、多層パーセプトロンは冗談めかして「バニラ」ニューラル ネットワークと呼ばれることがあります。 これは、この用語がスラングの文脈で使用される場合に特に当てはまります。 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: 多層パーセプトロン 第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 3 章: パーセプトロン 第 4 章: 人工ニューロン 第 5 章: 活性化関数 第 6 章: バックプロパゲーション 第 7 章: デルタ ルール 第 8 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク 第 9 章: 普遍近似定理 第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学 (II) 多層パーセプトロンに関する一般のよくある質問に答えます。 (III) 多くの分野で多層パーセプトロンを使用する実際の例。 本書の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、基礎知識や知識を超えたい人 あらゆる種類の多層パーセプトロンに関する情報。 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。

新しい人工知能とは 1980 年代、当時 MIT の人工知能研究室の一員として働いていたロドニー ブルックスは、新しい人工知能の基礎を築きました。 現在では、人工知能の方法論であるヌーベル人工知能 (AI) として知られています。 新しい AI は、昆虫に匹敵する知能レベルをロボットに与えることを目的としているという点で、従来の AI とは一線を画しています。 研究者らは、一般的に記号 AI がプログラムする必要がある創造された世界に依存するのではなく、知能が「現実世界」と相互作用する際の単純な行動から自然に発生すると考えています。 方法 メリット (I) 次のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: ヌーベル人工知能 第 2 章: 人工知能 第 3 章: 包含アーキテクチャ 第 4 章: コグ (プロジェクト) 第 5 章: 行動ベースのロボット工学 第 6 章: ロドニー・ブルックス 第 7 章: ニートとだらしない人 第 8 章: 物理記号システム 第 9 章: 身体化された認知科学 第 10 章 : 状況に応じたアプローチ (人工知能) (II) 新しい人工知能に関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野での新しい人工知能の使用例の実例 . これは誰ですか この本の対象者は 専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類の新しい人工知能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です。 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。

フィードフォワード ニューラル ネットワークとは FNN としてよく知られるフィードフォワード ニューラル ネットワークは、人工ニューラル ネットワークの一種であり、相互にサイクルを形成する接続を持たない そのノード。 したがって、リカレント ニューラル ネットワークとして知られる子孫とは異なります。 どのようなメリットがあるか (I) 洞察と検証 次のトピック: 第 1 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク 第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 3 章: パーセプトロン 第 4 章 : 人工ニューロン 第 5 章: 多層パーセプトロン 第 6 章: デルタ則 第 7 章: バックプロパゲーション 第 8 章: の種類 人工ニューラル ネットワーク 第 9 章: 学習ルール 第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学 (II) フィードフォワード ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答えます。 (III) 多くの分野におけるフィードフォワード ニューラル ネットワークの実際の使用例。 本書の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびそれらの人々 あらゆる種類のフィードフォワード ニューラル ネットワーク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。 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。

リカレント ニューラル ネットワークとは リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) として知られるクラスに属する人工ニューラル ネットワークは、ノード間の接続を形成できるネットワークです。 サイクル。 これにより、一部のノードの出力が、まったく同じノードへの後続の入力に影響を与えることができます。 このため、時間的に動的な動作を表示できます。 RNN はフィードフォワード ニューラル ネットワークの子孫であり、内部状態 (メモリ) を使用してさまざまな長さの入力シーケンスを処理する機能を備えています。 このため、音声認識やセグメント化されていない接続された手書き認識などのアプリケーションに適しています。 理論的には、リカレント ニューラル ネットワークは、任意のアルゴリズムを実行し、任意の入力シーケンスを解釈できるため、チューリング完全であると考えられています。 メリット (I) 次のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: リカレント ニューラル ネットワーク 第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 3 章: バックプロパゲーション 第 4 章: 長短期記憶 第 5 章: 人工ニューラル ネットワークの種類 第 6 章: 深層学習 第 7 章: 勾配消失問題 第 8 章: 双方向リカレント ニューラル ネットワーク 第 9 章: ゲートリカレント ユニット 第 10 章: アテンション (機械学習) (II) リカレント ニューラル ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野でのリカレント ニューラル ネットワークの使用例の実例。 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、およびあらゆる種類のリカレント ニューラル ネットワーク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。 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。

ハイブリッド ニューラル ネットワークとは 「ハイブリッド ニューラル ネットワーク」という語句は、人工ニューロン モデルと相互作用する生物学的ニューラル ネットワーク、または同様の機能を持つ人工ニューラル ネットワークのいずれかを指します。 象徴的なコンポーネント。 どちらの解釈も可能です。 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: ハイブリッド ニューラル ネットワーク 第 2 章: コネクショニズム 第 3 章: 計算神経科学 第 4 章: 記号人工知能 第 5 章: ニューロモーフィック エンジニアリング 第 6 章: リカレント ニューラル ネットワーク 第 7 章: ニューラル ネットワーク 第 8 章: ニューロファジー 第 9 章: スパイキング ニューラル ネットワーク 第 10 章: 階層的時間記憶 (II) ハイブリッド ニューラル ネットワーク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ハイブリッド ニューラル ネットワークの使用例。 この本の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報をさらに超えたいと考えている人 ハイブリッド ニューラル ネットワークの一種。 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。

アトラクター ネットワークとは アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。 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: アトラクター ネットワーク 第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 3 章: ヘビアン理論 第 4 章: ホップフィールド ネットワーク 第 5 章: リカレント ニューラル ネットワーク 第 6 章: 自己連想記憶 第 7 章: 双方向連想記憶 第 8 章: 競争学習 第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類 第 10 章: 動的神経科学 (II) アトラクター ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野でのアトラクター ネットワークの使用例。 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 アトラクター ネットワークの。 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。

逆伝播とは 逆伝播は、逆方向パスを使用してモデルのパラメータを更新する機械学習の手法です。 このアルゴリズムの目標は、平均二乗誤差 (MSE) を可能な限り削減することです。 単一層のネットワークでバックプロパゲーション中に次のアクションが実行されます。出力層だけでなく隠れ層の出力も計算することにより、入力から出力までネットワーク内のパスをたどります。 [これはフィードフォワードのステップです]出力層で利用可能な情報を使用して、入力層と隠れ層に関するコスト関数の導関数を計算します。重みが収束するか、十分な反復がモデルに適用されるまで、重みを繰り返し更新します。 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: 章 1 章: バックプロパゲーション 第 2 章: 連鎖ルール 第 3 章: パーセプトロン 第 4 章: 人工ニューロン 第 5 章: 全導関数 第 6 章: デルタ ルール 第 7 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク 第 8 章: 多層パーセプトロン 第 9 章: 勾配消失問題 第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学 (II) バックプロパゲーションに関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野でバックプロパゲーションを使用する実際の例。 本書の対象者 専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバックプロパゲーション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 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。

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。

身体的認知とは 身体的認知とは、人間であろうと他人であろうと、認知の多くの側面が生物の体全体の側面によって形作られているという仮説です。 この理論は人間と他の生物の両方に適用できます。 多くの研究者は、感覚系と運動系は基本的に認知処理と絡み合っていると信じています。 さまざまな認知活動にわたる高レベルの精神構造とパフォーマンスは両方とも認知特性に含まれます。 運動システム、知覚システム、環境との物理的相互作用 (状況)、および生物の機能構造に組み込まれた世界についての仮定はすべて、身体的側面の一部であると考えられます。 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: 身体的認知 第 2 章: 認知科学 第 3 章: 認知 第 4 章: 状況に応じた認知 第 5 章: 身体化された認知科学 第 6: エナクティビズム 第 7 章: 運動認知 第 8 章: 共通コーディング理論 第 9 章: 身体化されたバイリンガル言語 第 10 章 : 社会認知神経科学 (II) 身体的認知に関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野で身体的認知を使用する実際の例。 (IV) 身体的認知テクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。 この本の対象者 専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の身体的認知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。  

身体化認知科学とは 言語学、心理学、神経科学、哲学、コンピューター科学/人工知能、人類学の分野はすべて、認知科学の学際的な分野に貢献しています。 、それは心とその中で起こる活動の科学的研究です。 この研究では、認知の性質とその活動と機能を調査します。 認知科学者は、神経系が情報を表現、処理、変換する方法に特に重点を置いて、知性と行動を研究します。 言語、知覚、記憶、注意、推論、感情はすべて、認知科学者が研究に興味を持っている心の側面です。 心のこうした側面をより深く理解するために、認知科学者は心理学、人工知能、哲学、神経学、人類学など、他のさまざまな学問分野を活用しています。 認知科学で通常行われる研究は、学習と意思決定、論理と計画、神経回路、モジュール式脳組織など、幅広い組織レベルを対象としています。 認知科学における最も重要な考え方の 1 つは、「思考は、心の中の表現構造と、それらの構造に作用する計算手順の観点から最もよく理解できる」という考えです。 How You Will 利点 (I) 以下のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: 認知科学 第 2 章: 知覚 第 3 章: 認知モデル 第 4 章: 身体化された認知科学 第 5 章: 身体化された認知 第 6 章: 状況に応じた認知 第 7 章: 分散認知 第 8 章: 活性化 第 9 章: 拡張された心の理論 第 10 章: 予測コーディング (II) 身体化認知科学に関する一般のよくある質問に答える。 (III) 多くの分野で身体化認知科学を使用する実際の例。 (IV) 17 の付録 身体化された認知科学のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明します。 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身体化された認知科学についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。  

畳み込みニューラル ネットワークとは 深層学習の分野では、CNN とも呼ばれる畳み込みニューラル ネットワークは、通常、人工ニューラル ネットワークの一種です。 視覚データの分析を行うために使用されます。 CNN の層の少なくとも 1 つは、より伝統的な行列の乗算を、畳み込み演算 (畳み込みとしても知られる) の数学的演算に置き換えます。 これらは主な目的がピクセル データの処理であるため、画像認識プロセスと処理プロセスの両方で利用されます。 アプリケーションは、画像やビデオの認識、レコメンダー システムなどの分野で見られます。画像分類、画像セグメンテーション、医療目的の画像分析、自然言語処理、人間の脳とコンピューター間のインターフェース、金融時系列など。 メリット (I) 次のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: 畳み込みニューラル ネットワーク 第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 3 章: 人工ニューラル ネットワークの種類 第 4 章: 深層学習 第 5 章: 活性化関数 第 6 章: レイヤー (深層学習) 第 7 章: ルネット 第 8 章: テンソル(機械学習) 第 9 章: 受容野 第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの歴史 (II) 畳み込みニューラル ネットワーク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畳み込みニューラル ネットワークの使用例。 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と考えている人 畳み込みニューラル ネットワーク。 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。 人工知能の電子書籍 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。

スクリプト理論とは スクリプト理論は、人間の行動の大部分が「スクリプト」と呼ばれるパターンに分類できると仮定する心理学理論です。 これらのパターンは、書かれたスクリプトと同様に機能します。つまり、アクションのプログラムを提供します。 感情の純粋に生物学的な反応の後には意識が続き、その感情に基づいて行動するという点で私たちが認知的に行うことによって引き起こされる可能性があるため、シルヴァン・トムキンスは、彼が「人間理論」と呼んだものを完全に説明するにはさらに多くのことが必要であることに気づきました。 その結果、刺激に対する人間の感情反応を「感情」と呼ばれるカテゴリーに分類する感情理論をさらに発展させた脚本理論を生み出しました。 スクリプト理論では、刺激に対する人間の感情的反応は「影響」と呼ばれるカテゴリに分類されると考えられます。 どのようなメリットがあるか (I) 洞察、および 次のトピックに関する検証: 第 1 章: スクリプト理論 第 2 章: 認知科学 第 3 章: 認知心理学 第 4: 自然言語理解 第 5 章: スキーマ (心理学) 第 6 章: ロジャー シャンク 第 7 章: 思想の概要 第 8 章: フレーム (人工知能) 第 9 章: 概念依存理論 第 10 章: 自然言語処理の概要 (II) スクリプト理論に関する一般公開のトップ質問。 (III) 多くの分野におけるスクリプト理論の使用例の実例。 (IV) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 各業界でスクリプト理論のテクノロジーを 360 度完全に理解するための本です。 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家 、趣味の愛好家、あらゆる種類のスクリプト理論の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。  

ハイブリッド インテリジェント システムとは ハイブリッド インテリジェント システムは、人工知能のさまざまなサブフィールドの方法と技術の組み合わせを並行して使用するソフトウェア システムです。 これらの方法とテクニックの例としては、以下が挙げられます。 神経記号システム 神経ファジィ システム コネクショニストとシンボリック ロジックのハイブリッドであるモデル ファジィであるエキスパート システム コネクショニスト エキスパート システム 時間の経過とともに進化したニューロンのネットワーク 遺伝的ファジィ論理に基づくシステム ラフとファジィのハイブリッド 強化による学習、 記号推論アプローチに加えて、ファジー、神経、または進化的アプローチ。 どのようなメリットがあるか (I) 以下に関する洞察と検証 トピック: 第 1 章: ハイブリッド インテリジェント システム 第 2 章: 人工知能プロジェクトのリスト 第 3 章: 認知科学 第 4: コネクショニズム 第 5 章: シンボリック人工知能 第 6 章: インテリジェント制御 第 7 章: 計算知能 第 8 章: コグニティブ アーキテクチャ 第 9 章: 計算的認知 第 10 章: コネクショニスト エキスパート システム (II) ハイブリッド インテリジェント システムに関する一般のよくある質問に答えます。 (III) 多くの分野におけるハイブリッド インテリジェント システムの使用例。 (IV) 360 度完全に活用するための各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ハイブリッド インテリジェント システムのテクノロジについての理解を深めます。 本書の対象者 専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびこれから学びたい人 あらゆる種類のハイブリッド インテリジェント システムに関する基本的な知識や情報を超えたものです。  

データ処理のグループ法とは データ処理のグループ法 (GMDH) は、マルチパラメトリックのコンピューターベースの数学的モデリングのための一連の帰納的アルゴリズムです。 モデルの完全自動構造およびパラメトリック最適化を組み込んだデータセット。 これらのアルゴリズムは、Group Method of Data Handling (GMDH) で使用されます。 メリット (I) 以下に関する洞察と検証 トピック: 第 1 章: データ処理のグループ手法 第 2 章: 教師あり学習 第 3 章: 人工ニューラル ネットワーク 第 4: 機械学習 第 5 章: パーセプトロン 第 6 章: アレクセイ・イヴァクネンコ 第 7 章: 多層パーセプトロン 第 8 章: 最小限 説明の長さ 第 9 章: 非線形システムの同定 第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの種類 (II) データのグループ法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データ処理のグループ手法の使用例。 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、 愛好家、愛好家、そしてデータ処理のあらゆる種類のグループ手法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。

バイオ インスピレーション コンピューティングとは バイオ インスピレーション コンピューティングとして知られる研究テーマは、Biologically Inspired Computing の略で、問題の解決策を見つけることに焦点を当てています。 生物学的モデルを採用することによるコンピューターサイエンスの研究。 コネクショニズム、創発的行動、創発はすべてこの概念に関連しています。 コンピューター サイエンスの分野では、人工知能と機械学習は、バイオにインスピレーションを得たコンピューティングの概念に関連しています。 自然計算の分野には、バイオインスピレーション コンピューティングとして知られる重要なサブフィールドが含まれています。 どのようなメリットがあるか (I) 洞察と検証 次のトピック: 第 1 章: バイオからインスピレーションを得たコンピューティング 第 2 章: コネクショニズム 第 3 章: 進化的計算 第 4 章: 計算神経科学 第 5 章: ニューロモーフィック エンジニアリング 第 6 章: 認知アーキテクチャ 第 7 章: ニューラル ネットワーク 第 8 章: 人工脳 第 9 章: 計算神経遺伝学モデリング 第 10 章: スパイキング ニューラル ネットワーク (II) バイオにインスピレーションを受けたコンピューティングに関する一般のよくある質問に答えます。 (III) 多くの分野でのバイオにヒントを得たコンピューティングの実際の使用例。 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてこれから研究したい人 あらゆる種類のバイオにインスピレーションを得たコンピューティングに関する基本的な知識や情報を超えています。 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。

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。

ビーム サーチとは コンピュータ サイエンスの分野では、ビーム サーチとは、最も大きな値を持つと思われるノードを拡張してグラフを調査するヒューリスティックな検索手法を指します。 制限されたグループの中での可能性。 最良優先探索のメモリ要件は、ビーム探索と呼ばれる最適化を使用することで削減できます。 最良優先検索は、ヒューリスティックによって決定された順序ですべての部分解 (状態) を配置するグラフ検索の一種です。 ただし、ビーム探索では、特定の数の最良の部分解のみが候補として維持されます。 この番号はあらかじめ指定されています。 これは、アルゴリズムが貪欲であることを意味します。 メリット (I) 次のトピックに関する洞察と検証: 第 1 章: ビーム検索 第 2 章: ヒューリスティック (コンピュータ サイエンス) 第 3 章: 検索アルゴリズム 第 4 章: 最良優先検索 第 5 章: 貪欲アルゴリズム 第 6 章: 幅優先検索 第 7 章: ツリー トラバーサル 第 8 章: 機械翻訳 第 9 章: ニューラル機械翻訳 第 10 章: Raj Reddy (II) ビーム検索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ビーム サーチの使用例。 (IV) ビーム サーチのテクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 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 あらゆる種類のビーム検索。  

数学的最適化とは 数学的最適化は、しばしば数理計画法として知られ、潜在的な解決策のグループの中から、関係を考慮して最適なものを選択するプロセスです。 あらかじめ決められた一連の基準に準拠します。 離散最適化と連続最適化は、この分野の大部分を占める 2 つのサブフィールドです。 最適化に関連する問題は、コンピューターサイエンスやエンジニアリングからオペレーションズリサーチや経済学に至るまで、定量的なサブフィールドのそれぞれに現れます。 何千年もの間、数学の分野は、これらの問題を解決できる方法の作成に興味を持ってきました。 どのようなメリットがあるか (I) 洞察 、および次のトピックに関する検証: 第 1 章: 数学的最適化 第 2 章: 昇時曲線 第 3 章: カーブ フィッティング 第 4 章: 決定論的グローバル最適化 第 5 章: 目標プログラミング 第 6 章: 最小二乗法 第 7 章: プロセスの最適化 第 8 章: シミュレーションベースの最適化 第 9 章: 変分計算 第 10 章: 車両ルート問題 (II) 数学に関する一般のよくある質問に答える (III) 多くの分野で数学的最適化を使用する実際の例。 (IV) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 数理最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など あらゆる種類の数学的最適化について、基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。  

マルチ エージェント システムとは マルチ エージェント システムは、相互に通信する多数のインテリジェント エージェントで構成されるコンピュータ化システムの一種です。 単一エージェントまたはモノリシック システムが単独で解決するのが困難または不可能な問題を、マルチエージェント システムが解決することが考えられます。 系統的、機能的、手続き的テクニック、アルゴリズム検索、強化による学習はすべて、考えられる種類のインテリジェンスの例です。 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: マルチエージェント システム 第 2 章: 分散型人工知能 第 3 章: ソフトウェア エージェント 第 4 章: インテリジェント エージェント 第 5 章: エージェント ベースのモデル 第 6 章: 群知能 第 7 章: 群ロボティクス 第 8 章: コンセンサスダイナミクス 第 9 章: エージェントベースのソーシャル シミュレーション 第 10 章: エージェント マイニング (II) 回答 マルチ エージェント システムに関する一般のトップの質問。 (III) 多くの分野におけるマルチ エージェント システムの使用例の実例。 (IV) 17 の付録で簡単に説明します。 各業界の 266 の新しいテクノロジーを取り上げ、マルチ エージェント システムのテクノロジーを 360 度完全に理解できます。 本書の対象者 専門家、大学生、学生 大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のマルチ エージェント システムに関する基本的な知識や情報をさらに深めたいと考えている人。  

サブサンプション アーキテクチャとは 「サブサンプション アーキテクチャ」という用語は、行動ベースのロボット工学の分野と密接に関連した反応型ロボット アーキテクチャの一種を指します。 1980年代と1990年代に大きな成功を収めました。 1986 年に、ロドニー ブルックスと彼の同僚が最初にこの言葉を生み出しました。 包摂の概念は、自律型ロボットやリアルタイム人工知能の他の分野に大きな影響を与えました。 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: 包含アーキテクチャ 第 2 章: 行動ベースのロボット工学 第 3 章: ロドニー・ブルックス 第 4 章: 分散システム 第 5 章: モデルベースの推論 第 6 章: インテリジェント エージェント 第 7 章: アクションの選択 第 8 章: ヌーベルアイ 第 9 章: 階層型制御システム 第 10 章: ジンギス (ロボット) (II) サブサンプション アーキテクチャに関する一般公開のトップ質問。 (III) 多くの分野におけるサブサンプション アーキテクチャの使用例の実例。 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、そしてあらゆる種類の包含建築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。 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。

統計的分類とは 統計の分野では、分類の問題とは、観測値が多数のカテゴリ (部分母集団) のどれに該当するかを決定するタスクを指します。 属する。 特定の電子メールを「スパム」または「非スパム」クラスに割り当てることは一例です。 もう 1 つは、観察された患者の特徴に基づいて患者に診断を提供することです。 どのようなメリットがあるか (I) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。 第 1 章: 統計的分類 第 2 章: 教師あり学習 第 3 章: サポート ベクター マシン 第 4: 単純ベイズ分類器 第 5 章: 線形分類器 第 6 章: 決定木の学習 第 7 章: 生成モデル 第 8: 機能 (機械学習) 第 9 章: 多項ロジスティック回帰 第 10 章: 確率的分類 (II) 統計的分類に関するよくある質問に答える (III) 多くの分野における統計分類の使用例。 (IV) 各業界の 266 の新興テクノロジーから 360 のテクノロジーまでを簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の統計分類技術の完全な理解。 本書の対象者 専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々。 あらゆる種類の統計分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。  

論理とは 論理の学問は、健全な推論の研究です。 公式論理と非公式論理の両方がその範囲に含まれます。 演繹によって正当化できる推論と結論の研究は、形式論理として知られています。 それは、前提の主題やトピックにもかかわらず、前提から推論をどのように引き出すことができるかを調査します。 非公式論理の誤り、批判的思考、論証理論は、非公式論理と組み合わせて議論されることがよくあります。 形式的な言語を使用する形式論理とは対照的に、非公式論理は日常言語で与えられた議論を調査します。 「ロジック」という用語は、可算名詞の意味で使用される場合、証明システムを明確にする論理的な形式システムを指します。 論理の使用は、数学、言語学、コンピューター テクノロジー、哲学など、さまざまな主題の研究に不可欠です。 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: 論理 第 2 章: 演繹的推論 第 3 章: 帰納的推論 第 4 章: 論理的推論 第 5 章: 議論 第 6 章: 手法 第 7 章: 健全性 第 8 章: 妥当性 (論理) 第 9 章: 論理の哲学 第 10 章: 論理と合理性 (II) 一般のよくある質問に答える ロジックについて。 (III) 多くの分野でロジックを使用する実際の例。 (IV) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ロジックのテクノロジーを 360 度完全に理解します。 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 あらゆる種類のロジックに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。