Эволюционное глубокое обучение: генетические алгоритмы и нейронные сети

Читать фрагмент

книга

Эволюционное глубокое обучение: генетические алгоритмы и нейронные сети

В книге проводится анализ методов усиления мощи нейронных сетей за счет биологических алгоритмов в решении задач поиска, оптимизации и управления. Книга знакомит с эволюционными вычислениями и предоставляет ряд методов, которые вы можете применять на протяжении всего процесса глубокого обучения. Вы откроете для себя генетические алгоритмы и эволюционно-вычислительные подходы к выведению нейросетевых топологий, генеративному моделированию, обучению с подкреплением и многому другому.Издание предназначено для специалистов по анализу и обработке данных, хорошо знакомых с языком Python.

Форматы: PDF

Издательство: ДМК Пресс

Год: 2023

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-93700-253-2 (рус.). – ISBN 978-1-6172-9952-0 (англ.)

Страниц: 442

Артикул: 112869

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

2199 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Эволюционное глубокое обучение: генетические алгоритмы и нейронные сети "

ЧАСТЬ I НАЧАЛО РАБОТЫ

1. Введение в эволюционное глубокое обучение

2. Введение в эволюционные вычисления

3. Введение в генетические алгоритмы с использованием фреймворка DEAP

4. Еще больше эволюционных вычислений с использованием фреймворка DEAP

ЧАСТЬ II ОПТИМИЗАЦИЯ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

5. Автоматизация гиперпараметрической оптимизации

6. Нейроэволюционная оптимизация

7. Эволюционные сверточные нейронные сети

ЧАСТЬ III ПРОДВИНУТЫЕ ПРИМЕНЕНИЯ

8. Эволюционное выведение автокодировщиков

9. Генеративное глубокое обучение и эволюция

10. NEAT: нейроэволюция расширяющихся топологий

11. Эволюционное (само)обучение с помощью метода NEAT

12. Эволюционное машинное обучение и за его пределами

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Эволюционное глубокое обучение: генетические алгоритмы и нейронные сети (автор Майкл Лэнхэм)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!