Complex, Hypercomplex and Fuzzy-Valued Neural: Networks New Perspectives and Applications

Loại tài liệu: Tài liệu số - Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin

Tác giả: Agnieszka Niemczynowicz,, Irina Perfilieva, Lluís M. García

Nhà xuất bản: Routledge

Năm xuất bản: 2025

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt nội dung

Mạng nơ-ron phức tạp, siêu phức tạp và giá trị mờ là những phần mở rộng của mạng nơ-ron cổ điển lên các chiều cao hơn. Trong những thập kỷ gần đây, lý thuyết này đã nổi lên như một xu hướng chủ đạo trong lý thuyết mạng nơ-ron. Có một số phương pháp để mở rộng các mô hình mạng nơ-ron cổ điển: phân tích quaternionic, chỉ sử dụng quaternion; phân tích Clifford, dựa trên đại số Clifford; và cuối cùng là tổng quát hóa các biến phức lên các chiều cao hơn. Cuốn sách này tập hợp một số bài báo liên quan đến phân tích phức tạp, siêu phức tạp và các phương pháp tiếp cận mờ được áp dụng cho lý thuyết mạng nơ-ron. Các chủ đề được đề cập đại diện cho những quan điểm mới và xu hướng hiện tại về mạng nơ-ron và ứng dụng của chúng trong vật lý toán học, phân tích và xử lý ảnh, cơ học, v.v.

Abstract:

Complex, Hypercomplex, and Fuzzy-Valued Neural Networks are extensions of classical neural networks to higher dimensions. In recent decades, this theory has emerged as a forefront in neural networks theory. There are several approaches to extend classical neural network models: quaternionic analysis, which merely uses quaternions; Clifford analysis, which relies on Clifford algebras; and finally generalizations of complex variables to higher dimensions. This book reflects a selection of papers related to complex, hypercomplex analysis, and fuzzy approaches applied to neural networks theory. The topics covered represent new perspectives and current trends in neural networks and their applications to mathematical physics, image analysis and processing, mechanics, and beyond.

Ngôn ngữ:eng
Tác giả:Agnieszka Niemczynowicz,, Irina Perfilieva, Lluís M. García
Thông tin nhan đề:Complex, Hypercomplex and Fuzzy-Valued Neural: Networks New Perspectives and Applications
Nhà xuất bản:Routledge
Loại hình:Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:https://creativecommons.org/share-your-work/use-remix/cc-licenses/#by-nc-nd
Nguồn gốc:https://www.taylorfrancis.com/books/oa-edit/10.1201/9781003515302/complex-hypercomplex-fuzzy-valued-neural-networks-agnieszka-niemczynowicz-llu%C3%ADs-garc%C3%ADa-raffi-rados%C5%82aw-kycia-irina-perfilieva?context=ubx&refId=e1375fea-ba6b-4cc0-9134-a39b515df987
Mô tả vật lý:182tr
Năm xuất bản:2025

Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)