Аннотация
Книга описывает, как работают нейронные сети, с математической точки зрения и предлагает оценивать успех нейронных сетей не методом проб и ошибок, а путем четкого математического анализа. Современные идеи глубокого обучения представлены с опорой на концепции классической математики. Описано введение в теорию нейронных сетей, нейронные сети как универсальные аппроксиматоры и процессоры информации, сверточные (CNN), рекуррентные (RNN), генеративно-состязательные (GAN) нейронные сети и многое другое.
Издание будет интересно исследователям машинного обучения, а также может использоваться для преподавания глубокого обучения в университетах.
Издание будет интересно исследователям машинного обучения, а также может использоваться для преподавания глубокого обучения в университетах.
Характеристики
|
Издано
|
Издательство «ДМК Пресс» |
|
Формат(ы)
|
|
|
Перевод
|
с англ. |
|
Переводчик(и)
|
А.Н. Киселев |
|
Вид издания
|
Учебное издание |
Ознакомительный фрагмент
Открыть/скачать фрагмент
460 кб
Отзывы
