Mély neuro-fuzzy rendszerek Python segítségével: Esettanulmányokkal és ipari alkalmazásokkal

Olvasói vélemények

A felhasználó komoly elégedetlenségét fejezi ki a könyv minőségével kapcsolatban, és súlyos problémákra hivatkozik a szedéssel, a helytelen matematikai szimbólumokkal, a gyenge grafikus ábrázolással és a tartalom általános elrendezésével kapcsolatban. Javasolják, hogy keressenek alternatív forrásokat.

A könyv előnyeiről nem számoltak be.

⬤ Borzalmas minőség
⬤ következetlen szedés
⬤ helytelen matematikai szimbólumok
⬤ rosszul megtervezett grafikonok
⬤ túlméretezett betűtípus és rossz elrendezés
⬤ a tartalom nehezen megtalálható
⬤ összességében sajnálatos vásárlás.

(1 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry

Könyv tartalma:

Betekintést nyerhet a fuzzy logikába és a neurális hálózatokba, valamint abba, hogy a két modell integrációja hogyan teszi intelligens rendszerekké a jelenlegi világot. Ez a könyv leegyszerűsíti a fuzzy logika és a neurális hálózatok fogalmainak megvalósítását Python segítségével.

Kezdetben végigjárja a fuzzy halmazok és relációk alapjait, és azt, hogy a halmaz minden egyes tagjának saját tagsági függvényértékei vannak. Megnézi továbbá a különböző architektúrákat és modelleket, amelyeket kifejlesztettek, valamint azt, hogy hogyan definiálták a szabályokat és az érvelést, hogy az architektúrákat lehetővé tegyék. A könyv ezután közelebbről is megvizsgálja a neurális hálózatokat és a kapcsolódó architektúrákat, a neurális hálózatok képzés során felmerülő különböző problémákra összpontosítva, és arra, hogy a különböző optimalizálási módszerek hogyan segíthetnek ezek megoldásában.

A könyv utolsó részében a fuzzy logika és a neurális hálózatok integrációit, az adaptív neurofuzzy következtetési rendszereket, valamint az ezekhez kapcsolódó különböző közelítéseket vizsgálja. Áttekinted a mély neurofuzzy osztályozók különböző típusait, a fuzzy neuronokat és a neurális hálózatok adaptív tanulási képességét. A könyv a fejlett neurofuzzy modellek és alkalmazások áttekintésével zárul.

Amit tanulni fog

⬤ A fuzzy logika, a tagsági függvények, a fuzzy kapcsolatok és a fuzzy következtetés megértése.

⬤ Neurális hálózatok, visszaterjedés és optimalizálás áttekintése.

⬤ Munkálkodjon különböző architektúrákkal, például Takagi-Sugeno modellel, hibrid modellel, genetikai algoritmusokkal és közelítésekkel.

⬤ Mély neuro-fuzzy rendszer Python implementációinak alkalmazása.

Kinek szól ez a könyv

Adattudósok és szoftvermérnökök a gépi tanulás alapszintű ismereteivel, akik a mélytanulás és a fuzzy logika hibrid alkalmazásaival szeretnének bővülni.