Название: Computational Intelligence: A Methodological Introduction, Second Edition Автор: Rudolf Kruse, Christian Borgelt, Christian Braune
Издательство: Springer
Год: 2016
Страниц: 556
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub
Размер: 15.6 MB
Этот учебник представляет собой четкое и логичное введение в область, которая охватывает основные концепции, алгоритмы и практические реализации, стоящие за усилиями по разработке систем, демонстрирующих интеллектуальное поведение в сложных средах. Это расширенное второе издание было полностью пересмотрено и дополнено новым содержанием по роевому интеллекту, глубокому обучению, нечеткому анализу данных и графам дискретных решений.
Особенности: предоставляет дополнительные материалы на соответствующем веб-сайте; содержит многочисленные проверенные в классе примеры и определения по всему тексту; представляет полезную информацию обо всем, что необходимо для успешного применения методов вычислительного интеллекта; объясняет теоретические предпосылки, лежащие в основе предлагаемых решений общих задач; детально обсуждает классические области искусственных нейронных сетей, нечетких систем и эволюционных алгоритмов; рассматриваются последние разработки в этой области, охватывающие такие темы, как алгоритм оптимизации подражанием муравьиной колонии и графовые вероятностные модели.
This textbook provides a clear and logical introduction to the field, covering the fundamental concepts, algorithms and practical implementations behind efforts to develop systems that exhibit intelligent behavior in complex environments. This enhanced second edition has been fully revised and expanded with new content on swarm intelligence, deep learning, fuzzy data analysis, and discrete decision graphs.
Computational Intelligence comprises concepts, paradigms, algorithms, and implementations of systems that are supposed to exhibit intelligent behavior in complex environments. It relies heavily on sub-symbolic, predominantly nature-analog or atleast nature-inspired methods. These methods have the advantage that they tolerate incomplete, imprecise and uncertain knowledge and thus also facilitate finding solutions that are approximative, manageable and robust at the same time.
Features: provides supplementary material at an associated website; contains numerous classroom-tested examples and definitions throughout the text; presents useful insights into all that is necessary for the successful application of computational intelligence methods; explains the theoretical background underpinning proposed solutions to common problems; discusses in great detail the classical areas of artificial neural networks, fuzzy systems and evolutionary algorithms; reviews the latest developments in the field, covering such topics as ant colony optimization and probabilistic graphical models.
Скачать Computational Intelligence: A Methodological Introduction, Second Edition