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

درباره منطق فازی و شبکه‌های عصبی بینشی به دست آورید و اینکه چگونه ادغام بین این دو مدل سیستم‌های هوشمند را در دنیای کنونی ایجاد می‌کند. این کتاب پیاده سازی منطق فازی و مفاهیم شبکه عصبی را با استفاده از پایتون ساده می کند.

شما با قدم زدن در اصول مجموعه ها و روابط فازی و اینکه چگونه هر عضو مجموعه مقادیر تابع عضویت خاص خود را دارد شروع می کنید. . همچنین به معماری‌ها و مدل‌های مختلف توسعه‌یافته و چگونگی تعریف قوانین و استدلال برای امکان‌پذیر ساختن معماری‌ها نگاه خواهید کرد. سپس این کتاب نگاهی دقیق‌تر به شبکه‌های عصبی و معماری‌های مرتبط، با تمرکز بر مسائل مختلفی که ممکن است شبکه‌های عصبی در طول آموزش با آن‌ها مواجه شوند، و اینکه چگونه روش‌های مختلف بهینه‌سازی می‌توانند به شما در حل آن‌ها کمک کنند، ارائه می‌کند.

در بخش آخر از کتاب شما ادغام منطق فازی و شبکه‌های عصبی، سیستم‌های استنتاج فازی عصبی تطبیقی، و تقریب‌های مختلف مرتبط با آن را بررسی می‌کنید. انواع مختلف طبقه‌بندی‌کننده‌های فازی عصبی عمیق، نورون‌های فازی و قابلیت یادگیری تطبیقی ​​شبکه‌های عصبی را مرور خواهید کرد. این کتاب با بررسی مدل‌ها و کاربردهای پیشرفته عصبی فازی به پایان می‌رسد.

آنچه یاد خواهید گرفت

• درک منطق فازی، توابع عضویت، روابط فازی و استنتاج فازی< /li>
• بازبینی شبکه های عصبی، انتشار برگشتی و بهینه سازی
• کار با معماری های مختلف مانند مدل Takagi-Sugeno، مدل ترکیبی، الگوریتم های ژنتیک و تقریب ها
• استفاده از Python پیاده سازی سیستم فازی عصبی عمیق

این کتاب برای چه کسی است

دانشمندان داده و مهندسان نرم‌افزار با درک اولیه از یادگیری ماشینی که می‌خواهند به برنامه‌های ترکیبی یادگیری عمیق و منطق فازی بسط پیدا کنند.

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 inference
• Review neural networks, back propagation, and optimization
• Work 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.