Поделиться

Основы глубокого обучения

Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения.

Нихиль Будума, Локашо Николас «Основы глубокого обучения» Манн, Иванов и Фербер, 2020 год, 304 стр., ISBN 978-5-00146-472-3; (PDF-DJVU-EPUB)

Описание Содержание Links

Описание книги.

Глубокое обучение — это раздел машинного обучения, изучающий глубокие нейронные сети и выстраивающий процесс получения знаний на основе примеров. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, уделяют большое внимание глубокому обучению и расширяют свои подразделения в этой сфере. Для всех прочих глубокое обучение пока остается сложным, многогранным и малопонятным предметом. Цель этой книги — заполнить этот пробел. Авторы разбирают основные принципы решения задач в глубоком обучении, исторический контекст современных подходов к нему и способы внедрения его алгоритмов. Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением.

Оглавление.

  • Глава 1. Нейросеть
  • Глава 2. Обучение нейросетей с прямым распространением сигнала
  • Глава 3. Нейросети в TensorFlow
  • Глава 4. Не только градиентный спуск
  • Глава 5. Сверточные нейросети
  • Глава 6. Плотные векторные представления и обучение представлений
  • Глава 7. Модели анализа последовательностей
  • Глава 8. Нейронные сети с дополнительной памятью
  • Глава 9. Глубокое обучение с подкреплением

Различие между Искусственным Интеллектом, Машинным обучением и Глубоким обучением

PDF-EPUB          DJVU-EPUB

https://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2020/12/osnovy-glubokogo-obuchenija-e1607021094295.jpghttps://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2020/12/osnovy-glubokogo-obuchenija-130x200.jpgПрограммирование и БДмашинное обучение,нейронные сети,ПрограммированиеСоздание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения. Нихиль Будума, Локашо Николас 'Основы глубокого обучения' Манн, Иванов и Фербер, 2020 год, 304 стр., ISBN 978-5-00146-472-3; (PDF-DJVU-EPUB)Библиотека технической тематики. Техническая литература
Поделиться