論文の概要: Artificial Neural Network and Deep Learning: Fundamentals and Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16002v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 21:06:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-01 16:32:17.763713
- Title: Artificial Neural Network and Deep Learning: Fundamentals and Theory
- Title(参考訳): ニューラルネットワークとディープラーニング:基礎と理論
- Authors: M. M. Hammad,
- Abstract要約: この本は、データと確率分布を理解するための確固たる基礎を定めている。
この本は多層フィードフォワードニューラルネットワークに発展し、アーキテクチャ、トレーニングプロセス、バックプロパゲーションアルゴリズムを説明する。
テキストは様々な学習率スケジュールと適応アルゴリズムをカバーし、トレーニングプロセスを最適化するための戦略を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: "Artificial Neural Network and Deep Learning: Fundamentals and Theory" offers a comprehensive exploration of the foundational principles and advanced methodologies in neural networks and deep learning. This book begins with essential concepts in descriptive statistics and probability theory, laying a solid groundwork for understanding data and probability distributions. As the reader progresses, they are introduced to matrix calculus and gradient optimization, crucial for training and fine-tuning neural networks. The book delves into multilayer feed-forward neural networks, explaining their architecture, training processes, and the backpropagation algorithm. Key challenges in neural network optimization, such as activation function saturation, vanishing and exploding gradients, and weight initialization, are thoroughly discussed. The text covers various learning rate schedules and adaptive algorithms, providing strategies to optimize the training process. Techniques for generalization and hyperparameter tuning, including Bayesian optimization and Gaussian processes, are also presented to enhance model performance and prevent overfitting. Advanced activation functions are explored in detail, categorized into sigmoid-based, ReLU-based, ELU-based, miscellaneous, non-standard, and combined types. Each activation function is examined for its properties and applications, offering readers a deep understanding of their impact on neural network behavior. The final chapter introduces complex-valued neural networks, discussing complex numbers, functions, and visualizations, as well as complex calculus and backpropagation algorithms. This book equips readers with the knowledge and skills necessary to design, and optimize advanced neural network models, contributing to the ongoing advancements in artificial intelligence.
- Abstract(参考訳): 『人工ニューラルネットワークと深層学習:基礎と理論』は、ニューラルネットワークと深層学習における基礎原理と高度な方法論を包括的に探求するものである。
この本は、記述統計学と確率論において不可欠な概念から始まり、データと確率分布を理解するための確かな基礎を築いた。
読者が進むにつれて、これらは行列計算と勾配最適化に導入され、トレーニングと微調整ニューラルネットワークに不可欠である。
この本は多層フィードフォワードニューラルネットワークに発展し、アーキテクチャ、トレーニングプロセス、バックプロパゲーションアルゴリズムを説明する。
活性化関数飽和、消滅および爆発的勾配、重み初期化など、ニューラルネットワーク最適化における主な課題について論じる。
テキストは様々な学習率スケジュールと適応アルゴリズムをカバーし、トレーニングプロセスを最適化するための戦略を提供する。
ベイズ最適化やガウス過程を含む一般化とハイパーパラメータチューニングの手法も提示され、モデル性能の向上とオーバーフィッティングの防止が図られている。
高度な活性化関数はSigmoid-based、ReLU-based、ELU-based、雑多性、非標準、複合型に分類される。
各アクティベーション関数は、その特性と応用について調査され、読者がニューラルネットワークの振る舞いに与える影響を深く理解する。
最後の章では、複雑な数値を持つニューラルネットワークを紹介し、複雑な数、関数、視覚化、および複雑な計算とバックプロパゲーションアルゴリズムについて論じている。
この本は、先進的なニューラルネットワークモデルの設計と最適化に必要な知識とスキルを読者に提供し、人工知能の継続的な進歩に貢献している。
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