Гудфеллоу Я. Глубокое обучение (цветные иллюстрации).
Скидка 5850Р
Книга "Гудфеллоу Я. Глубокое обучение" является одним из ведущих учебников по глубокому обучению, написанным Яном Гудфеллоу и его соавторами.
Эта книга представляет развернутое и подробное описание основных концепций, методов и алгоритмов глубокого обучения. Авторы объясняют ключевые идеи таких алгоритмов, как нейронные сети и глубокое обучение, и демонстрируют, как они могут быть использованы для решения различных задач машинного обучения.
Главные темы, затронутые в книге, включают в себя:
- Общие принципы глубокого обучения: авторы рассматривают основные концепции, связанные с глубокими нейронными сетями, и объясняют, как эти сети работают.
- Обучение глубоких нейронных сетей: описывается техника обучения нейронных сетей, включая методы оптимизации и регуляризации.
- Распознавание образов: авторы исследуют способы применения глубокого обучения для решения задач распознавания образов, включая классификацию и сегментацию изображений.
- Обработка естественного языка: книга также описывает применение глубокого обучения для задач обработки естественного языка, включая машинный перевод и анализ тональности текста.
- Рекуррентные и сверточные нейронные сети: авторы представляют основные архитектуры нейронных сетей, используемые для обработки последовательностей и изображений.
- Генеративные модели: книга обсуждает такие методы, как автокодировщики и генеративные модели, и объясняет, как они могут использоваться для генерации новых данных.
- Применение глубокого обучения в реальном мире: авторы предлагают примеры реальных приложений глубокого обучения, включая автономные автомобили, робототехнику и медицину.
В "Гудфеллоу Я. Глубокое обучение" содержатся также цветные иллюстрации, которые помогают визуализировать теоретические концепции и представить их на практике.
В целом, эта книга является обязательным пособием для всех, кто интересуется глубоким обучением и хочет понять его основы и применение в различных сферах. Она предлагает читателям четкое и детальное введение в эту современную область машинного обучения.
Эта книга представляет развернутое и подробное описание основных концепций, методов и алгоритмов глубокого обучения. Авторы объясняют ключевые идеи таких алгоритмов, как нейронные сети и глубокое обучение, и демонстрируют, как они могут быть использованы для решения различных задач машинного обучения.
Главные темы, затронутые в книге, включают в себя:
- Общие принципы глубокого обучения: авторы рассматривают основные концепции, связанные с глубокими нейронными сетями, и объясняют, как эти сети работают.
- Обучение глубоких нейронных сетей: описывается техника обучения нейронных сетей, включая методы оптимизации и регуляризации.
- Распознавание образов: авторы исследуют способы применения глубокого обучения для решения задач распознавания образов, включая классификацию и сегментацию изображений.
- Обработка естественного языка: книга также описывает применение глубокого обучения для задач обработки естественного языка, включая машинный перевод и анализ тональности текста.
- Рекуррентные и сверточные нейронные сети: авторы представляют основные архитектуры нейронных сетей, используемые для обработки последовательностей и изображений.
- Генеративные модели: книга обсуждает такие методы, как автокодировщики и генеративные модели, и объясняет, как они могут использоваться для генерации новых данных.
- Применение глубокого обучения в реальном мире: авторы предлагают примеры реальных приложений глубокого обучения, включая автономные автомобили, робототехнику и медицину.
В "Гудфеллоу Я. Глубокое обучение" содержатся также цветные иллюстрации, которые помогают визуализировать теоретические концепции и представить их на практике.
В целом, эта книга является обязательным пособием для всех, кто интересуется глубоким обучением и хочет понять его основы и применение в различных сферах. Она предлагает читателям четкое и детальное введение в эту современную область машинного обучения.