Competitive Learning: Fundamentals and Applications for Reinforcement Learning through Competition

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。


メリット


(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:


メリット


p>


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)


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


 

1143806883
Competitive Learning: Fundamentals and Applications for Reinforcement Learning through Competition

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。


メリット


(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:


メリット


p>


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)


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


 

3.99 In Stock
Competitive Learning: Fundamentals and Applications for Reinforcement Learning through Competition

Competitive Learning: Fundamentals and Applications for Reinforcement Learning through Competition

Competitive Learning: Fundamentals and Applications for Reinforcement Learning through Competition

Competitive Learning: Fundamentals and Applications for Reinforcement Learning through Competition

eBook

$3.99 

Available on Compatible NOOK devices, the free NOOK App and in My Digital Library.
WANT A NOOK?  Explore Now

Related collections and offers

LEND ME® See Details

Overview

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。


メリット


(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:


メリット


p>


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)


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


 


Product Details

BN ID: 2940167596214
Publisher: 10?????????? [Japanese]
Publication date: 06/21/2023
Series: Artificial Intelligence [Japanese] , #16
Sold by: PUBLISHDRIVE KFT
Format: eBook
Pages: 117
File size: 2 MB
Language: Japanese
From the B&N Reads Blog

Customer Reviews