Zaawansowane wyszukiwanie
  Strona Główna » Sklep » Algorytmy Wzorce UML » Sztuczna inteligencja » Moje Konto  |  Zawartość Koszyka  |  Do Kasy   
 Wybierz kategorię
Algorytmy Wzorce UML
  Algorytmy
  Deep Learning Uczenie maszynowe
  Inżynieria oprogramowania
  Scrum
  Sztuczna inteligencja
  Techniki programowania
  Wyrażenia regularne
  Wzorce projektowe
  Zarządzanie projektami
Bazy danych
Bezpieczeństwo
Bioinformatyka
Biznes Ekonomia Firma
Chemia
DTP Design
E-biznes
Ekonometria
Elektronika Elektrotechnika
Energetyka
Fizyka
GIS
Grafika użytkowa
Hardware
Informatyczne systemy zarządzania
Informatyka w szkole
Języki programowania
Matematyka
Multimedia
Obsługa komputera
Office
Poradniki
Programowanie gier
Programy inżynierskie
Programy matematyczne
Słowniki
Serwery
Sieci komputerowe
Systemy operacyjne
Technika
Telekomunikacja
Tworzenie stron WWW

Zobacz pełny katalog »
 Wydawnictwo:
 WNT
Polsko-angielski słownik matematyczny Słownik podręczny

Polsko-angielski słownik matematyczny Słownik podręczny

39.00zł
31.59zł
Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory 47.25zł
Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory

Autor: Piotr S. Szczepaniak

ISBN: 83-87674-77-X

Ilość stron: 306

Data wydania: 12/2004

Twarda oprawa

Tytuł książki jest kompromisem między chęcią dokładnego oddania zamysłu autora odzwierciedlonego w treści, a potrzebą zwięzłości.

Książka "Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory" jest więc kolejno o sieciach neuronowych, logicznych i (niemal wyłącznie) liniowych. Jest o szybkich przekształceniach dyskretnych, które można zgrabnie realizować właśnie w architekturach liniowych sieci neuronowych. Jest wreszcie o wybranych sposobach klasyfikacji i grupowania - tutaj niejako naturalnie również pojawiają się sieci neuronowe.

Ważny fragment stanowią rzadko spotykane w polskiej literaturze metody klasyfikacji typu SVM (support vector machines). Rezultaty uzyskiwane przez te "uczące się maszyny" dobrze jest odnosić do wyników uzyskiwanych za pomocą metod neuronowych. W wielu miejscach materiału zaznaczają swój udział również algorytmy genetyczne, programowanie genetyczne i teoria zbiorów rozmytych.

Tym samym książka jest o obliczeniach inteligentnych (soft computing). Ten zakreślony tu szkielet sprawia, że dzieło mimo pewnej różnorodności zawiera dobrze się uzupełniający i, w nadziei autora, inspirujący materiał.

Książka może być przydatna szerokiemu gronu odbiorców: naukowcom, nauczycielom akademickim, doktorantom i studentom kierunków technicznych, zwłaszcza informatyki oraz tych kierunków nietechnicznych, w których odważnie korzysta się z najnowszych metod obliczeniowych.

Rozdziały:

1. Wstęp

1.1. Reprezentacja i podobieństwo
1.2. Interfejs
1.3. Rozmyte podobieństwo oparte na regułach
1.4. Neuron i sieć
Literatura

2. Adaptacyjne sieci logiczne

2.1. Sieć boolowska
2.2. Sieć oparta na logice rozmytej
2.3. Przykłady zastosowań
2.4. Ewolucyjna adaptacja struktury
Literatura

3. Liniowe sieci neuronowe

3.1. Neuron i adaptacja
3.2. Warstaw elementów liniowych - MADALINE
3.3. Uczenie sieci liniowej
Literatura

4. Przekształcenia dyskretne i ich efektywne realizacje neuronowe

4.1. Wprowadzenie
4.2. Przekształcenie Karhunena-Loeve'go (KLT)
4.3. Neuronowa interpretacja KLT
4.4. Przekształcenia kosinusowe (DCT) i sinusowe (DT)
4.5. Szybkie implementacje DCT i DST
4.6. Przekształcenie Hartley'a (DHT) i jego szybkie realizacje
4.7. Przekształcenie Fouriera (DFT)
4.8. Realizacja przekształcenia Fouriera
4.9. Neuronowa realizacja wybranych przekształceń
4.10. Kompresja obrazów - przykład zastosowania
4.11. Uogólnione szybkie przekształcenie Jacymirskiego (JCT)
4.12. Dwuwymiarowe przekształcenie FJT
Literatura

5. Wybrane klasyfikatory

5.1. Pojedynczy neuron
5.2. Warstwa perceptronów
5.3. Sieć Kohonena
5.4. Cechowana propagacja (CP)
5.5. Klasyfikatory maksymalnoodległościowe (SVM)
Literatura

Dodatek - wyprowadzenia wzorów

Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory
--- Pozycja niedostępna.---
Klienci, którzy kupili „Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory”, kupili także:

Metody automatycznego rozpoznawania wzorców Wydanie 2, Włodzimierz Kwiatkowski, Wydawnictwo BEL Studio

Odkrywanie wiedzy z danych Wprowadzenie do eksploracji danych, Daniel T. Larose, Wydawnictwo Naukowe PWN

Eksploracja danych Metody i algorytmy, Tadeusz Morzy, Wydawnictwo Naukowe PWN

Metody i modele eksploracji danych, Daniel T. Larose, Wydawnictwo Naukowe PWN

Gruntowanie modalnego języka komunikacji w systemach agentowych, Radosław Piotr Katarzyniak, Wydawnictwo EXIT

Tom 9. Sieci neuronowe w inżynierii biomedycznej, Ryszard Tadeusiewicz, Józef Korbicz, Leszek Rutkowski, Włodzisław Duch, Wydawnictwo EXIT

czwartek, 28 marca 2024   Mapa strony |  Nowości |  Dzisiejsze promocje |  Koszty wysyłki |  Kontakt z nami