ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく解説する。さまざまな分野に応用され注目を集めているニューロエボリューションも取り上げる。【「TRC MARC」の商品解説】 進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!! 本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。【商品解説】 進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!! 本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明するニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。【本の内容】
進化計算とニューラルネットワークがよくわかる、 話題の深層学習も学べる!! 本書は、 ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的 背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、 課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」 をキーワードとして、 人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、 ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分か りやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」 への取り組みを説明する、などです。 目次 第1章 進化計算入門 1. 1 進化とはなんだろうか? 1. 2 ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた? 1. 3 進化する計算のアルゴリズム:新幹線から金融、ロボットまで 1. 4 性選択:彼・彼女の選り好みがすべてを決める 1. 5 対話型進化計算でデザインしよう 1. 6 進化計算の強み 1. 7 進化は進歩か? 第2章 ニューラルネットワークと学習 2. 1 学習とコネクショニズム 2. 2 パーセプトロン 2. 3 ミンスキーの悪魔 2. 4 ニューラルネットワークの復興 2. 5 画像を扱ってみよう 2. 6 記号はどこにあるのか? 第3章 深層学習(ディープラーニング) 3. 1 ディープラーニングの勃興 3. 2 ボルツマン・マシンと焼きなまし 3. 3 RBMと層別学習 3. 4 リカレントネットワークとLSTM 3. 5 自分自身をコード化する自己符号化器(AutoEncoder) 3. 6 CNNで特徴抽出 3. 7 DQNで昔のゲームをやろう 第4章 進化するネットワーク 4. 1 ニューロエボリューション 4. 2 NEATとhyperNEAT 4. 3 遺伝子ネットワークと発生生物学 4. 4 ERNe:鷲は舞い降りた 第5章 知能の創発 5. 1 ボールドウィン効果:学習により進化は加速するか? 進化計算 (ニューロエボリューション) と深層学習 (ディープラーニング) : 創発する知能 | 静岡大学附属図書館 OPAC/myLibrary. 5. 2 脳を進化から考える 5. 3 知能の創発をめざして
ホーム > 電子書籍 > サイエンス 内容説明 ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展までを詳しく解説。 進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!! 本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。
4 ERNe:鷲は舞い降りた 5. 1 ボールドウィン効果:学習により進化は加速するか? 5. 2 脳を進化から考える 5. 3 知能の創発をめざして 関連書籍
5 電子ブック 機械学習 (マシンラーニング) と深層学習 (ディープラーニング): Pythonによるシミュレーション 小高, 知宏 オーム社 11 図書 深層学習 麻生, 英樹, 神嶌, 敏弘, 人工知能学会, 安田, 宗樹, 前田, 新一, 岡野原, 大輔(1982-), 岡谷, 貴之, 久保, 陽太郎, Bollegala, Danushka 近代科学社
【参】モーダルJS:読み込み 書籍DB:詳細 著者 定価 3, 300円 (本体3, 000円+税) 判型 A5 頁 224頁 ISBN 978-4-274-22446-1 発売日 2019/11/23 発行元 オーム社 内容紹介 目次 深層学習、進化計算、メタヒューリスティクス... 人工知能キーワード!! 本書は、深層学習・ディープラーニング、進化計算、メタヒューリスティクスについて解説します。深層学習は画像処理や自然言語処理などさまざまに応用され、人工知能の重要手法です。またメタヒューリスティクスは生物や物理化学現象をもとにした最適化・AI手法です。 本書ではDeep Neural Evolutionの基礎から応用までをわかりやすく説明します。また、メタヒューリスティクス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラム(C++、Java等)を提供します。 著者サポートページ 試し読みをする このような方におすすめ ・情報系の大学学部生,院生,研究者 ・最適化や機械学習に興味をもつエンジニア 主要目次 第1章 AIのための進化論 第2章 深層学習とディープラーニング 第3章 メタヒューリスティクス 第4章 生物らしい計算知能 第5章 ニューロ進化と遺伝子ネットワーク 第6章 ディープ・ニューラルエボリューション まえがき 第1章 AI のための進化論 1. 1 創発する知能 1. 2 進化を計算するアルゴリズム 1. 3 進化と学習を考える 2. 1 CNN と過学習 2. 2 ニューラルネットワークをだまそう 3. 1 メタヒューリスティクスとは? 3. 2 アリと死の行進 3. 3 ミツバチのささやき:ABC アルゴリズム 3. 4 PSO:輪になって踊ろう 3. 5 カッコウの巣の上で:Cuckoo Search 3. 6 ハーモニーのセッション:Harmony Search 3. 7 蛍の光:Firefly Algorithm 3. 8 好奇心はネコを殺す:Cat Swarm Optimization 4. 1 反応拡散という知能 4. 2 拡散律速凝集とは? 4. 3 スライムという知能 5. 進化型計算手法とは / 伊庭研究室. 1 ニューロ・ダーウィニズムとは? 5. 2 ニューラルネットワークの進化 5. 3 レーシングカーとヘリコプタを動かそう 5. 4 NEAT とhyperNEAT 5.
不良な時代に生まれ育ち、暴走族で青春時代を過ごした人物に対談インタビュー。単車・仲間・地元を愛し、激動の「駆け抜けた時代」を振り返る。第4回のゲストは、茨城三和の名門・関東連合「ジャパン・マッド・スペシャル」で、第36期・総長を務めた初見氏を招く。バイクとの出会いから暴走族の思い出、旧車會の将来まで語った。 先輩達から"シメ会"の洗礼を受け 17歳の終わり頃に総長へ任命された CR 中2の頃、先輩から買い受けたGSは、その後も乗ってたんですか? 初見 ハイ。バイクの構造に興味があったんで、「ココはどうなってんだろう?」ってバラして見たり、自分でイジるのが好きでしたね。 CR 中学を卒業した後は? 初見 中学を卒業して、高校へは行きませんでした。 CR バイクの免許は? 初見 バイクの免許は、16歳になってスグに取りに教習所へ通ってて、卒業検定が終わって後は本試験だった時に、バイク乗って事故って捕まって、取れなくなっちゃいました。 CR あと少しだったのに、それは残念でしたね。 初見 そうですね。我慢できませんでした。 CR 暴走族へ入るキッカケは? 初見 中学を卒業して、自然な流れで地元の暴走族に入りました。 CR 当時の地元・茨城は、暴走族の他に旧車會もいましたか? 暴走族で一番カッコいい茨城県水戸市のチームって何て言うチームでしたっけ？バイク... - Yahoo!知恵袋. 初見 旧車會もいたし、クルマのチームもいましたね。 CR 平成生まれの初見さんの年代だと、暴走族と旧車會が混在していた時代ですよね? 初見 そうですね。茨城は昔から、色んな不良がいましたから。 CR その地元の暴走族チームが、「JAPAN MAD SPECIAL」ですね。 初見 ハイ、そうです。16歳で茨城三和の「JAPAN MAD SPECIAL」に入りました。 CR まず暴走族に入って、ツラい経験ありましたか? 初見 "シメ会"がありました。 CR "シメ会"? 実際どんな経験を? 初見 目隠しでブランコに乗せられて、後ろから金属バットで殴られました。 CR エーッ! 体は大丈夫でした? 初見 背中や腰とか体中が痛かったですけど、死にはしませんでした。柔道でカラダ鍛えてたとはいえ、思いっきりフルスイングで1発2発は殴られてたんで、正直ツラかったですね。 CR よくぞ無事で…。殴られた理由は? 初見 今でも何で殴られたのか先輩に聞かないと分からないですけど、たぶん「態度がデカイから」とかじゃないですかね。当時はホント、怖いモノなしだったんで。 CR そんな先輩達の洗礼を受けて、やがて新入から総長まで登りつめるワケですか?
アツい中撮影に参加してくれて、ありがとうございました!! そしてリーダーの方、集合写真とステッカーデータを下の『情報をお寄せください』から送って下さい。是非掲載させていただきます! 茨城 暴走 族 チームペー. 侍 茨城県旧車會撮影時に駆け付けてくれたのは、チーム『侍(サムライ)』。もちろんメンバーが一人なワケではない。この日の撮影では他メンバーの予定が合わず、一人だけが参加してくれたのだ! リーダーの方、よろしければ集合写真、ステッカーデータを下の『情報をお寄せください』から送って下さい 円家 茨城旧車會撮影に参加してくれた、チームのひとつ『円家』。メンバーはまだ若い人たちが多いが、それぞれしっかりとした仕様の車両を揃えている。これからの茨城旧車會をさらに盛り上げていってくれそうな逸材ばかりだ! そしてリーダーの方、是非ステッカー写真、チーム集合写真を、記事下の『情報をお寄せください』から送って下さい!! 狂真會 今回は茨城の老舗旧車會・狂真會のパート2。次代を担う若手から、なかなか興味深い車両で参加してくれた女性メンバーまで、こちらのメンバーも多士済々。存在感のあるチームには、バリエーション豊かなメンバーが集まってくるようだ。 男性: 21~25 人 ユニフォーム:有 ステッカー:有 茨城を中心に活動する、老舗の旧車會・狂真會。メンバーは昭和から続く名門チームの出身者が多く、その結束も非常に強固。仲間同士で単車改造のアドバイスをし合ったり、パーツの取り付けを皆で協力して行うなど、日ごろから交流も多いチームだ。part1&2の2回に分けて、そのメンバーを紹介したい。 1 2 3 4 › » Page 1 of 11
TEAM 茨城(104) チーム情報を投稿する i-Q JAPANでは全国からチーム情報を募っています。チームのメンバー又は関係者の方々は左の「チーム情報を投稿する」ボタンより、情報をお寄せ下さい。掲載チーム関して実在しない、又は掲載に問題等がございましたら 削除依頼 をお願い致します。 TEAM坪井とゆかいな仲間たち 茨城 / TEAM坪井とゆかいな仲間たち TEAM坪井とゆかいな仲間たち、全3回の今回がラスト!これまで登場してくれたメンバーの単車に負けず劣らず、力の入った改造単車が登場します! チーム詳細を見る 男性: 16~20 人 女性: 0~5 人 ユニフォーム:無 ステッカー:無 関東 / TEAM坪井とゆかいな仲間たち TEAM坪井とゆかいな仲間たちの第2回! 多くの旧車會メンバーが関東各地から集結!仕様も様々で、それぞれの違いを見比べてみるのも楽しいぞ! 女性: 土浦コール部隊 関東 / 茨城 茨城旧車會撮影時に駆けつけてくれたチーム『土浦コール部隊』。その名の通りコールに特化したチームなのだ! 日本の若手単車乗りがアツくなっているのはやっぱり『コール』。ドンドンレベルの高いコールを聴かせてほしいな。リーダーの方、集合写真、ステッカーデータを下のフォーム『情報をお寄せください』から送って下さい! 是非掲載させていただきます。 男性: ユニフォーム: ステッカー: RED☆ZONE 茨城旧車會撮影に参加してくれたのは、チーム『RED☆ZONE』。真ん中に星をチョイスした洒落たチーム名だけあって、それぞれの車両もオシャレな改造をしている。この日の撮影では人数が集まらなかったようなので、また改めて他メンバーも見てみたいな! リーダーの方、下の『情報をお寄せください』より、集合写真&ステッカーデータを送ってください! サイトに掲載させていただきます!! 小林學園 茨城旧車會撮影時に駆けつけてくれたのは、県内取手市のチーム『小林學園』。この日の撮影ではメンバーの一人が駆けつけてくれた。暑い中ありがとうございました。そしてリーダーの方、集合写真、ステッカーデータをページ内投稿フォーム『情報をお寄せください』から送って下さい! 茨城 | i-Q JAPAN. 是非掲載させていただきます The コーマン'S 茨城旧車會撮影に参加してくれたのは、チーム『The コーマン'S』。この日は少ない人数しか揃わなかったが、その中でもカッコイイ車両が揃っていた!
バイク 100%電動バイクですが、現在は定格出力で普通二輪、大型二輪で分けられていると思います。 最初は普通二輪でも大定格出力のハイパワーな二輪も乗れていたと思うんですが、それまでに購入していた場合、乗れなくなってしまうんでしょうか? バイク ズーマーのよくつけている安いマフラー(8000円くらい)のマフラーは良いのでしょうか??捕まったりしますか? バイク バイクでですが片側1車線のある程度広い道路で車を右側から追い抜くのは交通違反ですか? スピードとかは別としてです。 バイク もっと見る