Основы глубокого обучения
Здесь можно купить саммари книги "Основы глубокого обучения" в электронном виде. Также, Вы можете прочесть аннотацию, цитаты и содержание, ознакомиться и оставить отзывы (комментарии) об этой книге.
В состав входит краткое содержание всех глав книги и полнотекстовый перевод одной главы с сохранением терминологической точности и академического стиля.
Место издания: б.м.
Страниц: 70
Артикул: 109821
Краткая аннотация книги "Основы глубокого обучения"
Глубокое обучение — это динамично развивающаяся область, играющая ключевую роль в современном цифровом мире. Книга «Основы глубокого обучения» (англ.: Understanding Deep Learning) предлагает всестороннее, понятное и актуальное изложение предмета, охватывающее как фундаментальные темы, так и последние достижения, включая передовые концепции.Саймон Принс фокусируется на самых важных идеях, представляя критически значимую информацию в интуитивно понятной и легко усваиваемой форме. От основ машинного обучения до сложных моделей — каждая концепция сначала объясняется простым языком, затем строго формализуется математически и дополняется наглядными иллюстрациями. В результате получился ясный и самодостаточный учебник, подходящий для всех, кто имеет базовые знания в прикладной математике.
Содержание книги "Основы глубокого обучения : краткое содержание всех глав книги и полный перевод одной главы"
Об авторе
Содержание книги
Краткое содержание глав
Глава 1. Введение (стр. 1-16)
Глава 2. Обучение с учителем (стр. 17-24)
Глава 3. Неглубокие нейронные сети (стр. 25-40)
Глава 4. Глубокие нейронные сети (стр. 41-55)
Глава 5. Функции потерь (стр. 56-76)
Глава 6. Обучение моделей (стр. 77-95)
Глава 7. Градиенты и инициализация параметров (стр. 96-117)
Глава 8. Оценка производительности моделей (стр. 118-137)
Глава 9. Регуляризация (стр. 138-160)
Глава 10. Сверточные нейронные сети: краткое содержание (стр. 161-185)
Глава 11. Остаточные сети (стр. 186-206)
Глава 12. Трансформеры (стр. 207-239)
Глава 13. Графовые нейронные сети (стр. 240-267)
Глава 14. Обучение без учителя (стр. 269-275)
Глава 15. Генеративно-состязательные сети (стр. 276-303)
Глава 16. Нормализующие потоки (стр. 304-326)
Глава 17. Вариационные автокодировщики (стр. 327-348)
Глава 18. Диффузионные модели (стр. 349-373)
Глава 19. Обобщающая способность в глубоком обучении (стр. 374-401)
Глава 20. Почему глубокое обучение работает? (стр. 402-420)
Глава 21. Глубокое обучение и этика (стр. 421-436)
Глава 22. Система обозначений (стр. 437-439)
Глава 23. Математика (стр. 440-448)
Глава 24. Теория вероятностей (стр. 449-462)
Полный перевод фрагмента
Все отзывы о книге Основы глубокого обучения : краткое содержание всех глав книги и полный перевод одной главы
другие книги автора
С книгой "Основы глубокого обучения" читают
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Основы глубокого обучения = Understanding Deep Learning (автор Саймон Дж. Д. Принс)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку