The book provides a comprehensive overview of the current state of research in the field of complex-valued neural networks (CVNNs), which have been gaining popularity in recent years due to their ability to handle complex and nonlinear tasks. The authors present the latest advances in CVNNs and demonstrate their application in various fields such as image processing, speech recognition, natural language processing, and bioinformatics. They also discuss the challenges and limitations of CVNNs and suggest future research directions. The book is divided into four parts. Part one provides an introduction to CVNNs, including their history, basic concepts, and mathematical formulation. Part two covers the applications of CVNNs in computer vision, speech recognition, natural language processing, and bioinformatics. Part three discusses the challenges and limitations of CVNNs and suggests future research directions. Part four presents some of the most recent advances in CVNNs, including deep learning and transfer learning. The book is intended for researchers and practitioners working in the field of artificial intelligence, machine learning, and neural networks, as well as graduate students interested in these areas. It is essential reading for anyone looking to understand the latest developments in CVNNs and their potential applications.

В книге представлен всесторонний обзор современного состояния исследований в области комплексных нейронных сетей (CVNN), которые в последние годы набирают популярность благодаря умению справляться со сложными и нелинейными задачами. Авторы представляют последние достижения в CVNN и демонстрируют их применение в различных областях, таких как обработка изображений, распознавание речи, обработка естественного языка и биоинформатика. Они также обсуждают проблемы и ограничения CVNN и предлагают будущие направления исследований. Книга разделена на четыре части. Часть первая содержит введение в CVNN, включая их историю, основные понятия и математическую формулировку. Вторая часть охватывает применение CVNN в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и биоинформатике. В третьей части обсуждаются проблемы и ограничения CVNN и предлагаются будущие направления исследований. В четвертой части представлены некоторые из последних достижений в области CVNN, включая глубокое обучение и обучение с переносом. Книга предназначена для исследователей и практиков, работающих в области искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей, а также аспирантов, интересующихся этими направлениями. Это важно для тех, кто хочет понять последние разработки в CVNN и их потенциальные применения.

livre présente un aperçu complet de l'état actuel de la recherche dans le domaine des réseaux neuronaux complexes (CVNN), qui a gagné en popularité ces dernières années grâce à leur capacité à faire face à des tâches complexes et non linéaires. s auteurs présentent les dernières avancées du CVNN et démontrent leur application dans différents domaines tels que le traitement d'image, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la bioinformatique. Ils discutent également des défis et des limites des CVNN et proposent des orientations de recherche futures. livre est divisé en quatre parties. La première partie contient une introduction au CVNN, y compris leur histoire, les concepts de base et la formulation mathématique. La deuxième partie porte sur l'application du CVNN à la vision par ordinateur, à la reconnaissance vocale, au traitement du langage naturel et à la bioinformatique. La troisième partie traite des défis et des limites des CVNN et propose des orientations de recherche futures. La quatrième partie présente quelques-unes des dernières avancées dans le domaine du CVNN, y compris l'apprentissage approfondi et l'apprentissage avec transfert. livre est destiné aux chercheurs et praticiens travaillant dans les domaines de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux, ainsi qu'aux étudiants diplômés intéressés par ces domaines. C'est important pour ceux qui veulent comprendre les derniers développements du CVNN et leurs applications potentielles.

libro presenta un panorama general del estado actual de la investigación en redes neuronales integradas (CVNN), que en los últimos ha ido ganando popularidad gracias a su capacidad para hacer frente a tareas complejas y no lineales. autores presentan los últimos avances en el CVNN y demuestran su aplicación en diferentes campos como el procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y bioinformática. También discuten los problemas y limitaciones del CVNN y proponen futuras líneas de investigación. libro está dividido en cuatro partes. La primera parte contiene una introducción a las CVNN, incluyendo su historia, conceptos básicos y formulación matemática. La segunda parte abarca la aplicación de CVNN en visión informática, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y bioinformática. En la tercera parte se analizan los problemas y limitaciones de la CVNN y se proponen futuras líneas de investigación. La cuarta parte presenta algunos de los últimos avances en CVNN, incluyendo el aprendizaje profundo y el aprendizaje con transferencia. libro está dirigido a investigadores y profesionales que trabajan en el campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y las redes neuronales, así como estudiantes de posgrado interesados en estas áreas. Esto es importante para aquellos que quieren entender los últimos desarrollos en CVNN y sus posibles aplicaciones.

O livro apresenta uma revisão completa do estado atual da pesquisa em redes neurais integradas (CVNN), que tem ganhado popularidade nos últimos anos com a habilidade de lidar com tarefas complexas e não lineares. Os autores apresentam avanços recentes na CVNN e demonstram sua aplicação em vários campos, como processamento de imagens, reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e bioinformática. Eles também discutem problemas e limitações CVNN e sugerem futuras áreas de pesquisa. O livro está dividido em quatro partes. A primeira parte inclui introduções à CVNN, incluindo seu histórico, conceitos básicos e formulação matemática. A segunda parte abrange a aplicação da CVNN na visão de computador, reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e bioinformática. A terceira parte discute problemas e limitações CVNN e propõe futuras áreas de pesquisa. A quarta parte apresenta alguns dos avanços recentes na CVNN, incluindo treinamento e transferência. O livro é destinado a pesquisadores e praticantes de inteligência artificial, aprendizagem de máquinas e redes neurais, além de alunos de pós-graduação interessados nessas áreas. Isso é importante para aqueles que querem entender os desenvolvimentos recentes na CVNN e suas aplicações potenciais.

Il libro fornisce una panoramica completa dello stato attuale della ricerca sulle reti neurali complesse (CVNN), che negli ultimi anni è diventata popolare grazie alla capacità di affrontare sfide complesse e non lineari. Gli autori presentano i progressi più recenti nel CVNN e ne dimostrano l'applicazione in diversi ambiti, come l'elaborazione delle immagini, il riconoscimento vocale, l'elaborazione del linguaggio naturale e la bioinformatica. Discutono anche dei problemi e dei limiti del CVNN e suggeriscono le future linee di ricerca. Il libro è diviso in quattro parti. La prima parte contiene l'introduzione al CVNN, inclusa la loro storia, i concetti di base e la formulazione matematica. La seconda parte riguarda l'applicazione del CVNN nella visione dei computer, nel riconoscimento vocale, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella bioinformatica. Nella terza parte si discutono i problemi e le limitazioni del CVNN e si propone la ricerca futura. La quarta parte presenta alcuni dei progressi più recenti nel settore CVNN, tra cui l'apprendimento approfondito e il trasferimento. Il libro è rivolto a ricercatori e praticanti che lavorano nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico e nelle reti neurali e agli studenti di laurea interessati a queste aree. Ciò è importante per coloro che vogliono comprendere gli ultimi sviluppi nel CVNN e le loro applicazioni potenziali.

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zu komplexen neuronalen Netzen (CVNN), die in den letzten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe und nichtlineare Probleme zu bewältigen, an Popularität gewonnen haben. Die Autoren stellen die neuesten Fortschritte im CVNN vor und demonstrieren ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Bildverarbeitung, Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung und Bioinformatik. e diskutieren auch die Herausforderungen und Grenzen des CVNN und schlagen zukünftige Forschungsrichtungen vor. Das Buch ist in vier Teile gegliedert. Teil eins enthält eine Einführung in CVNNs, einschließlich ihrer Geschichte, grundlegenden Konzepte und mathematischen Formulierungen. Der zweite Teil behandelt die Anwendung von CVNN in den Bereichen Computer Vision, Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung und Bioinformatik. Im dritten Teil werden die Herausforderungen und Grenzen des CVNN diskutiert und zukünftige Forschungsrichtungen vorgeschlagen. Im vierten Teil werden einige der jüngsten Fortschritte im Bereich CVNN vorgestellt, darunter Deep arning und Transfer arning. Das Buch richtet sich an Forscher und Praktiker, die in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles rnen und neuronale Netze arbeiten, sowie an Doktoranden, die sich für diese Bereiche interessieren. Dies ist wichtig für diejenigen, die die neuesten Entwicklungen im CVNN und ihre potenziellen Anwendungen verstehen möchten.

Książka zawiera kompleksowy przegląd aktualnego stanu badań w dziedzinie złożonych sieci neuronowych (CVNN), które w ostatnich latach zyskały popularność ze względu na swoją zdolność do radzenia sobie ze złożonymi i nieliniowymi zadaniami. Autorzy prezentują najnowsze osiągnięcia w CVNN i pokazują ich zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie obrazu, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego i bioinformatyka. Omawiają również wyzwania i ograniczenia CVNN oraz sugerują przyszłe kierunki badań. Książka podzielona jest na cztery części. Część pierwsza zawiera wprowadzenie do CVNN, w tym ich historię, podstawowe koncepcje i formułę matematyczną. Druga część obejmuje zastosowanie CVNN w wizji komputerowej, rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu języka naturalnego i bioinformatyce. Trzecia część omawia wyzwania i ograniczenia CVNN i sugeruje przyszłe kierunki badań. Czwarta część przedstawia niektóre z najnowszych osiągnięć w CVNN, w tym głębokie uczenie się i uczenie się transferu. Książka przeznaczona jest dla naukowców i praktyków pracujących w dziedzinie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i sieci neuronowych, a także absolwentów zainteresowanych tymi dziedzinami. Jest to ważne dla tych, którzy chcą zrozumieć najnowsze zmiany w CVNN i ich potencjalne zastosowania.

הספר מספק סקירה מקיפה של מצב המחקר הנוכחי בתחום הרשתות העצביות המורכבות (CVNN), שבשנים האחרונות צוברות פופולריות בשל יכולתן להתמודד עם משימות מורכבות ולא לינאריות. המחברים מציגים את ההתקדמות האחרונה ב-CVNN ומדגימים את יישומם בתחומים שונים כגון עיבוד תמונה, זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית וביואינפורמטיקה. הם גם דנים באתגרים ובמגבלות של CVNN ומציעים הנחיות מחקר עתידיות. הספר מחולק לארבעה חלקים. חלק ראשון מכיל מבוא ל-CVNN, כולל ההיסטוריה שלהם, מושגים בסיסיים וניסוח מתמטי. החלק השני מכסה את היישום של CVNN בראייה ממוחשבת, זיהוי דיבור, עיבוד שפה טבעית וביואינפורמטיקה. החלק השלישי דן באתגרים ובמגבלות של CVNN ומציע הנחיות מחקר עתידיות. החלק הרביעי מציג כמה מההתקדמות האחרונה ב-CVNN, כולל למידה מעמיקה ולימוד העברה. הספר מיועד לחוקרים ועוסקים בתחום של בינה מלאכותית, למידת מכונה ורשתות עצביות, כמו גם סטודנטים לתואר שני המתעניינים בתחומים אלה. זה חשוב למי שרוצה להבין את ההתפתחויות האחרונות ב-CVNN ואת היישומים הפוטנציאליים שלהם.''

Kitap, son yıllarda karmaşık ve doğrusal olmayan görevlerle başa çıkma yetenekleri nedeniyle popülerlik kazanan karmaşık sinir ağları (CVNN) alanındaki mevcut araştırma durumuna kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Yazarlar CVNN'deki son gelişmeleri sunmakta ve görüntü işleme, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve biyoinformatik gibi çeşitli alanlarda uygulamalarını göstermektedir. Ayrıca CVNN'nin zorluklarını ve sınırlamalarını tartışırlar ve gelecekteki araştırma yönlerini önerirler. Kitap dört bölüme ayrılmıştır. Birinci bölüm, tarihlerini, temel kavramlarını ve matematiksel formülasyonlarını içeren CVNN'ye bir giriş içerir. İkinci bölüm, CVNN'nin bilgisayar görüşü, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve biyoinformatikte uygulanmasını kapsar. Üçüncü bölüm, CVNN'nin zorluklarını ve sınırlamalarını tartışır ve gelecekteki araştırma yönlerini önerir. Dördüncü bölüm, derin öğrenme ve transfer öğrenimi de dahil olmak üzere CVNN'deki en son gelişmelerden bazılarını sunmaktadır. Kitap, yapay zeka, makine öğrenimi ve sinir ağları alanında çalışan araştırmacılar ve uygulayıcıların yanı sıra bu alanlarla ilgilenen lisansüstü öğrencilere yöneliktir. Bu, CVNN'deki en son gelişmeleri ve potansiyel uygulamalarını anlamak isteyenler için önemlidir.

يقدم الكتاب لمحة عامة شاملة عن الوضع الحالي للبحوث في مجال الشبكات العصبية المعقدة (CVNN)، والتي اكتسبت شعبية في السنوات الأخيرة بسبب قدرتها على التعامل مع المهام المعقدة وغير الخطية. يقدم المؤلفون التطورات الأخيرة في CVNN ويوضحون تطبيقها في مجالات مختلفة مثل معالجة الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والمعلوماتية الحيوية. كما يناقشون تحديات وقيود CVNN ويقترحون اتجاهات البحث المستقبلية. الكتاب مقسم إلى أربعة أجزاء. يحتوي الجزء الأول على مقدمة لـ CVNN، بما في ذلك تاريخها ومفاهيمها الأساسية وصياغتها الرياضية. يغطي الجزء الثاني تطبيق CVNN في رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والمعلوماتية الحيوية. يناقش الجزء الثالث تحديات وقيود CVNN ويقترح اتجاهات البحث المستقبلية. يقدم الجزء الرابع بعض أحدث التطورات في CVNN، بما في ذلك التعلم العميق وتعلم النقل. الكتاب مخصص للباحثين والممارسين العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والشبكات العصبية، بالإضافة إلى طلاب الدراسات العليا المهتمين بهذه المجالات. هذا مهم لأولئك الذين يرغبون في فهم أحدث التطورات في CVNN وتطبيقاتهم المحتملة.

이 책은 복잡한 신경망 (CVNN) 분야의 현재 연구 상태에 대한 포괄적 인 개요를 제공하며, 최근에는 복잡하고 비선형 작업에 대처하는 능력으로 인해 인기를 얻고 있습니다. 저자는 최근 CVNN의 발전을 제시하고 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 및 생물 정보학과 같은 다양한 분야에서의 응용을 시연합니다. 또한 CVNN의 과제와 한계에 대해 논의하고 향후 연구 방향을 제안합니다. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 1 부에는 이력, 기본 개념 및 수학적 공식을 포함하여 CVNN에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 두 번째 부분은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 및 생물 정보학에 CVNN을 적용하는 것을 다룹니다. 세 번째 부분은 CVNN의 과제와 한계에 대해 논의하고 향후 연구 방향을 제안합니다. 네 번째 부분은 딥 러닝 및 전학 학습을 포함하여 CVNN의 최신 발전 중 일부를 제시합니다. 이 책은 인공 지능, 기계 학습 및 신경망 분야에서 일하는 연구원 및 실무자뿐만 아니라이 분야에 관심이있는 대학원생을위한 것입니다. 이는 CVNN의 최신 개발 및 잠재적 응용 프로그램을 이해하려는 사람들에게 중요합니다.

この本は、複雑なニューラルネットワーク（CVNN）の分野における研究の現在の状態の包括的な概要を提供しています。CVNNの最近の進歩を紹介し、画像処理、音声認識、自然言語処理、バイオインフォマティクスなど様々な分野での応用を実証している。また、CVNNの課題と限界について議論し、今後の研究の方向性を示唆する。本は4つの部分に分かれています。パート1には、CVNNの歴史、基本概念、数学的定式化などの紹介が含まれています。第2部では、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理、バイオインフォマティクスにおけるCVNNの応用について説明します。第3部では、CVNNの課題と限界について議論し、今後の研究の方向性を示唆しています。第4部では、ディープラーニングや転送学習など、CVNNの最新の進歩を紹介します。この本は、人工知能、機械学習、ニューラルネットワークの分野で働く研究者や実践者、そしてこれらの分野に興味のある大学院生を対象としています。これは、CVNNの最新の開発とその潜在的なアプリケーションを理解したい人にとって重要です。

本書全面概述了復雜神經網絡（CVNN）研究的現狀。近來，復雜神經網絡（CVNN）由於處理復雜和非線性任務的能力而越來越受歡迎。作者介紹了CVNN的最新進展，並展示了它們在圖像處理，語音識別，自然語言處理和生物信息學等各個領域的應用。他們還討論了CVNN的問題和局限性，並提出了未來的研究方向。這本書分為四個部分。第一部分介紹了CVNN，包括其歷史，基本概念和數學公式。第二部分涵蓋了CVNN在計算機視覺，語音識別，自然語言處理和生物信息學中的應用。第三部分討論了CVNN的問題和局限性，並提出了未來的研究方向。第四部分介紹了CVNN的一些最新進展，包括深度學習和轉移學習。該書面向在人工智能，機器學習和神經網絡領域工作的研究人員和從業人員，以及對這些領域感興趣的研究生。對於那些希望了解CVNN的最新發展及其潛在應用的人來說，這很重要。