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。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

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) 多くの分野における競争学習の使用に関する実際の例。

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

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