TRÌNH ĐƠN TRA CỨU
Tất cả
Skip Navigation Links.
DDC 006.32
Tác giả CN Niemczynowicz, Agnieszka
Nhan đề Complex, hypercomplex and fuzzy-valued neural networks : new perspectives and applications / Agnieszka Niemczynowicz
Thông tin xuất bản New York :Routledge,2025
Mô tả vật lý xiv, 168 pages ;cm.
Tóm tắt Trình bày các cơ sở lý thuyết và ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks), bao gồm mạng nơ-ron giá trị thực, mạng nơ-ron phức và quaternion, cùng các phương pháp tính toán dựa trên mạng nơ-ron. Đề cập đến kiến trúc mạng, hàm kích hoạt, thuật toán học, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), phương pháp RAG, thuật toán di truyền tối ưu mạng nơ-ron, ứng dụng CNN trong nhận dạng hình ảnh y tế, lý thuyết xấp xỉ hàm của mạng nơ-ron và mô hình mờ xử lý chuỗi thời gian dài.
Thuật ngữ chủ đề Mạng nơ-ron nhân tạo
Thuật ngữ chủ đề Máy học
Thuật ngữ chủ đề Mô hình ngôn ngữ lớn
Địa chỉ TVXD
00000000nam#a2200000ua#4500
00162171
002131
004F74445DD-2AA5-4B9B-82AC-F63EEF53A3CE
005202608051452
008260805s2025 vm eng
0091 0
039|y20260805145233|zthuydh
082 |a006.32|bNIE
100 |aNiemczynowicz, Agnieszka
245 |aComplex, hypercomplex and fuzzy-valued neural networks :|bnew perspectives and applications /|cAgnieszka Niemczynowicz
260 |aNew York :|bRoutledge,|c2025
300 |axiv, 168 pages ;|ccm.
520 |aTrình bày các cơ sở lý thuyết và ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks), bao gồm mạng nơ-ron giá trị thực, mạng nơ-ron phức và quaternion, cùng các phương pháp tính toán dựa trên mạng nơ-ron. Đề cập đến kiến trúc mạng, hàm kích hoạt, thuật toán học, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), phương pháp RAG, thuật toán di truyền tối ưu mạng nơ-ron, ứng dụng CNN trong nhận dạng hình ảnh y tế, lý thuyết xấp xỉ hàm của mạng nơ-ron và mô hình mờ xử lý chuỗi thời gian dài.
650|aMạng nơ-ron nhân tạo
650|aMáy học
650|aMô hình ngôn ngữ lớn
852 |aTVXD
8561|uhttps://thuvien.huce.edu.vn/kiposdata2/anhbiadaidien/hoclieumo/sachthamkhao/tháng 7.2026/complex, hypercomplex_thumbimage.png
890|a0|b0|c1|d0
Không tìm thấy biểu ghi nào