Description du livre
Découvrez la logique floue et les réseaux de neurones, et comment l'intégration entre les deux modèles rend les systèmes intelligents dans le monde actuel. Ce livre simplifie l'implémentation des concepts de logique floue et de réseaux de neurones en utilisant Python.
Vous commencerez par passer en revue les éléments de base des ensembles flous et des relations, et comment chaque membre de l'ensemble a ses propres valeurs de fonction d'adhésion. Vous examinerez également les différents modèles et architectures qui ont été développés, ainsi que la façon dont les règles et le raisonnement ont été définis pour rendre les architectures possibles. L'ouvrage examine ensuite de plus près les réseaux de neurones et les architectures associées, en se concentrant sur les différents problèmes que les réseaux de neurones peuvent rencontrer pendant la formation, et comment différentes méthodes d'optimisation peuvent vous aider à les résoudre.
Dans la dernière section du livre, vous examinerez les intégrations de la logique floue et des réseaux neuronaux, les systèmes d'inférence neurofloue adaptative et diverses approximations qui y sont liées. Vous passerez en revue différents types de classificateurs neuro-flous profonds, de neurones flous et de la capacité d'apprentissage adaptatif des réseaux neuronaux. Le livre conclut en passant en revue les modèles et les applications neurofuzzy avancés.
Ce que vous apprendrez
Comprendre la logique floue, les fonctions des membres, les relations floues et l'inférence floue.Examiner les réseaux neuronaux, la rétrodiffusion et l'optimisation.Travailler avec différentes architectures telles que le modèle Takagi-Sugeno, le modèle hybride, les algorithmes génétiques et les approximations. Appliquer les implémentations Python du système neurofuzzy profond
A qui s'adresse ce livre ?
Les scientifiques des données et les ingénieurs en logiciel ayant une compréhension de base de l'apprentissage machine qui veulent développer les applications hybrides de l'apprentissage profond et de la logique floue.