1: 人工ニューラル ネットワーク: ニューラル ネットワークの基礎と幅広い重要性を探ります。
2: パーセプトロン: 単層学習モデルの構成要素を理解します。
3: Jürgen Schmidhuber: 現代のネットワークの背後にある先駆的な研究を発見します。
4: 神経進化: ニューラル アーキテクチャを最適化するための遺伝的アプローチを調べます。
5: リカレント ニューラル ネットワーク: 連続データ用のメモリを備えたネットワークを調査します。
6: フィードフォワード ニューラル ネットワーク: データが一方向に移動するネットワークを分析します。
7: 多層パーセプトロン: ネットワークの深さを強化する階層構造について学びます。
8: 量子ニューラル ネットワーク: 量子支援学習モデルの可能性を明らかにします。
9: ADALINE: パターン認識用の適応型線形ニューロンを研究します。
10: エコー状態ネットワーク: 時系列データ用の動的リザーバ モデルを探ります。
11: スパイキング ニューラル ネットワーク: 生物学にヒントを得たニューラル システムを理解します。
12: リザーバー コンピューティング: 時系列分析に特化したネットワークを詳しく調べます。
13: 長期短期記憶: 情報を保持するように設計されたアーキテクチャをマスターします。
14: 人工ニューラル ネットワークの種類: さまざまなネットワーク モデルを区別します。
15: ディープ ラーニング: 多層ネットワークの深さと範囲を把握します。
16: 学習ルール: ニューラル モデルのトレーニングを導く方法を探ります。
17: 畳み込みニューラル ネットワーク: 画像データに合わせて調整されたネットワークを分析します。
18: 勾配消失問題: ネットワーク トレーニングの課題に対処します。
19: 双方向リカレント ニューラル ネットワーク: 双方向でデータを処理するモデルを見つけます。
20: 残差ニューラル ネットワーク: 学習を最適化する高度な手法を学びます。
21: 人工ニューラル ネットワークの歴史: この変革的な分野の進化をたどります。
1: 人工ニューラル ネットワーク: ニューラル ネットワークの基礎と幅広い重要性を探ります。
2: パーセプトロン: 単層学習モデルの構成要素を理解します。
3: Jürgen Schmidhuber: 現代のネットワークの背後にある先駆的な研究を発見します。
4: 神経進化: ニューラル アーキテクチャを最適化するための遺伝的アプローチを調べます。
5: リカレント ニューラル ネットワーク: 連続データ用のメモリを備えたネットワークを調査します。
6: フィードフォワード ニューラル ネットワーク: データが一方向に移動するネットワークを分析します。
7: 多層パーセプトロン: ネットワークの深さを強化する階層構造について学びます。
8: 量子ニューラル ネットワーク: 量子支援学習モデルの可能性を明らかにします。
9: ADALINE: パターン認識用の適応型線形ニューロンを研究します。
10: エコー状態ネットワーク: 時系列データ用の動的リザーバ モデルを探ります。
11: スパイキング ニューラル ネットワーク: 生物学にヒントを得たニューラル システムを理解します。
12: リザーバー コンピューティング: 時系列分析に特化したネットワークを詳しく調べます。
13: 長期短期記憶: 情報を保持するように設計されたアーキテクチャをマスターします。
14: 人工ニューラル ネットワークの種類: さまざまなネットワーク モデルを区別します。
15: ディープ ラーニング: 多層ネットワークの深さと範囲を把握します。
16: 学習ルール: ニューラル モデルのトレーニングを導く方法を探ります。
17: 畳み込みニューラル ネットワーク: 画像データに合わせて調整されたネットワークを分析します。
18: 勾配消失問題: ネットワーク トレーニングの課題に対処します。
19: 双方向リカレント ニューラル ネットワーク: 双方向でデータを処理するモデルを見つけます。
20: 残差ニューラル ネットワーク: 学習を最適化する高度な手法を学びます。
21: 人工ニューラル ネットワークの歴史: この変革的な分野の進化をたどります。
Artificial Neural Network: Building Intelligent Systems for Robotic Autonomy and Adaptation
263
Artificial Neural Network: Building Intelligent Systems for Robotic Autonomy and Adaptation
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Product Details
| BN ID: | 2940180971524 |
|---|---|
| Publisher: | 10?????????? [Japanese] |
| Publication date: | 12/17/2024 |
| Series: | Robotics Science [Japanese] , #7 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 263 |
| File size: | 1 MB |
| Language: | Japanese |