Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения

Читать фрагмент

книга

Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения

Автор: Андрей Протодьяконов, Анна Дягилева, Петр Пылов, Роман Майтак

Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения без помощи сторонних программных библиотек, что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом.Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.

Форматы: PDF

Издательство: Инфра-Инженерия

Год: 2023

Место издания: Москва, Вологда

ISBN: 978-5-9729-1484-5

Страниц: 176

Артикул: 110453

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

920 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения "

ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ПРИКЛАДНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ

Метод наименьших квадратов с итеративным пересчётом весов

Алгоритм AdaBoost

Метод линейного дискриминанта Фишера

Алгоритм монотонной коррекции

Метод релевантных векторов

Метод радиальных базисных функций

Метод опорных векторов для линейно неразделимой выборки

Алгоритм INCAS

Метод прогнозирования формы множества

Метод бустинга

Метод бэггинга

Метод потенциального бустинга

Метод на основе функции ядра

Алгоритм Мак-Каллока – Питтса

Алгоритм персептрона

Метод прореживания двухслойной нейронной сети

Алгоритм нейронной сети Кохонена

Базовый интеллектуальный метод в нейрокриптографии

ГЛАВА 2. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ НА ПРЕЦЕДЕНТАХ