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Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry

Título: Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry

Autor: Himanshu Singh, Yunis Ahmad Lone

Sinopse: Gain insight into fuzzy logic and neural networks, and how the integration between the two models makes intelligent systems in the current world. This book simplifies the implementation of fuzzy logic and neural network concepts using Python. You’ll start by walking through the basics of fuzzy sets and relations, and how each member of the set has its own membership function values. You’ll also look at different architectures and models that have been developed, and how rules and reasoning have been defined to make the architectures possible. The book then provides a closer look at neural networks and related architectures, focusing on the various issues neural networks may encounter during training, and how different optimization methods can help you resolve them. In the last section of the book you’ll examine the integrations of fuzzy logics and neural networks, the adaptive neuro fuzzy Inference systems, and various approximations related to the same. You’ll review different types of deep neuro fuzzy classifiers, fuzzy neurons, and the adaptive learning capability of the neural networks. The book concludes by reviewing advanced neuro fuzzy models and applications. What You’ll Learn Understand fuzzy logic, membership functions, fuzzy relations, and fuzzy inferenceReview neural networks, back propagation, and optimizationWork with different architectures such as Takagi-Sugeno model, Hybrid model, genetic algorithms, and approximations Apply Python implementations of deep neuro fuzzy system Who This book Is For Data scientists and software engineers with a basic understanding of Machine Learning who want to expand into the hybrid applications of deep learning and fuzzy logic.

Contexto da obra

Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry”, de Himanshu Singh, Yunis Ahmad Lone, publicado pela editora Apress, em 2019 e com 260 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.

Editora: Apress

Páginas: 260

Ano: 2019

Edição: 1st ed.

Linguagem: pt_BR

ISBN: 9781484253601

ISBN13: 9781484253601

    Sobre a editora

    Os livros da editora Apress costumam oferecer uma experiência de leitura focada em tecnologia e programação, com um tom prático e direto, que privilegia o aprendizado aplicado. O catálogo apresenta obras que vão desde linguagens de programação populares, como Python, C#, Objective-C e Java, até temas mais específicos como desenvolvimento para iOS, frameworks web, inteligência artificial e administração de servidores Linux. Muitas obras adotam um formato didático, com exemplos de código, receitas de solução de problemas e guias passo a passo, que facilitam o entendimento mesmo para leitores que buscam rapidez e objetividade. O ritmo tende a ser funcional, focado em levar o leitor a resultados concretos, com linguagem clara e sem rodeios.

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