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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
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Produktbeschreibung
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。