Глубокое обучение: пер. с англ.

Глубокое обучение: пер. с англ.

Dades bibliogràfiques
Autor principal:	Гудфеллоу Я. Ян
Altres autors:	Бенджио И. Иошуа, Курвилль А. Аарон
Sumari:	Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
Idioma:	rus
Publicat:	Москва, ДМК Пресс, 2018
Edició:	2-е изд., испр.
Matèries:	Машинное обучение прикладная математика линейная алгебра теория вероятностей теория информации численные методы глубокие сети регуляризация глубокие модели оптимизация сверточные сети рекуррентные сети рекурсивные сети последовательности моделирование практическая методология линейные факторные модели автокодирование структурные вероятностные модели методы Монте-Карло глубокие порождающие модели
Format:	Llibre
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=343962

Ítems similars

Т. 2 : Практика; Глубокое обучение без математики
Publicat: (2020)

Глубокое обучение
per: Гудфеллоу Я.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных: пер. с англ.
per: Флах П. Петер
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2015)

Машинное обучение: новый искусственный интеллект: пер. с англ.
per: Алпайдин Э. Этем
Publicat: (Москва, Альпина Паблишер, 2017)

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
per: Антонио Д.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Введение в машинное обучение и анализ данных учеб. пособие
per: Котельников Е. В.
Publicat: (Киров, ВятГУ, 2023)

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Concepts, Tools, and Technigues to Build Intelligent Systems
per: Géron A. Aurelien
Publicat: (Croydon, O'Reilly, 2019)

Т. 1 : Основы; Глубокое обучение без математики
Publicat: (2019)

Глубокое обучение с точки зрения практика
per: Паттерсон Д.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах
per: Обухов А. Д.
Publicat: (Тамбов, ТГТУ, 2020)

Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам: пер. с англ.
per: Шалев-Шварц Ш. Шай
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2019)

Цифровая обработка изображений и распознавание образов пособие
per: Лукашевич М. М.
Publicat: (БГУИР, БГУИР, 2023)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python: учебное пособие
per: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Publicat: (Москва, КУРС, 2022)

Машинное обучение с участием человека. Активное обучение и аннотирование для ориентированного на человека искусственного интеллекта: пер. с англ.
per: Монарх (Манро) Р. Роберт
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Глубокое обучение и игра в го
per: Памперла М.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

Нейросетевые технологии учебное пособие
per: Филиппов Ф. В.
Publicat: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020)

Теория графов в машинном обучении учебное пособие
per: Сорокин А. Б.
Publicat: (Москва, РТУ МИРЭА, 2023)

Теория и практика машинного обучения учебное пособие
per: Воронина В. В.
Publicat: (Ульяновск, УлГТУ, 2017)

Динамика парогенераторов
per: Серов Е. П. Евгений Павлович
Publicat: (Москва, Энергоатомиздат, 1981)

Инженерия машинного обучения: пер. с англ.
per: Бурков А. Андрей
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Глубокое обучение с R и Keras
per: Шолле Ф.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2023)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия; Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ-2018)
per: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Publicat: (2018)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
per: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Publicat: (Томск, [Б. и.], 2020)

Моделирование транспортно-технологических систем учебное пособие
per: Каратун С. М.
Publicat: (Тюмень, ТИУ, 2018)

Формирование и размещение залежей нефти и газа на больших глубинах
per: Максимов С. П. Степан Павлович
Publicat: (Москва, Недра, 1984)

Расчеты надежности электрических сетей и систем: учебное пособие
per: Гук Ю. Б. Юрий Борисович
Publicat: (Ленинград, Изд-во Ленинградского политехнического ин-та, 1990)

Нейросетевые технологии: лабораторный практикум
per: Филиппов Ф. В.
Publicat: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2021)

Разработка глубоких горизонтов карьеров: материалы III Всесоюзного научно-технического совещания (Днепропетровск, 1977 г.)
Publicat: (Киев, Наукова думка, 1977)

Шаблоны и практика глубокого обучения
per: Ферлитш Э.
Publicat: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016)
Publicat: (2017)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
per: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Publicat: (Томск, 2020)

Методы и алгоритмы сегментации медицинских изображений на основе машинного обучения: диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
per: Данилов В. В. Вячеслав Владимирович
Publicat: (Томск, 2020)

Технологическая оснастка для обработки глубоких отверстий малых диаметров учебное пособие [для вузов]
per: Кижняев Ю. И.
Publicat: (Санкт-Петербург, БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 2023)

Системный анализ пространственных данных
per: Ямашкин С. А.
Publicat: (Саранск, МГУ им. Н.П. Огарева, 2020)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 1327 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2019)
per: Dang Thi Phuong Chung
Publicat: (2019)

Интеллектуальные системы учебное пособие
per: Тюгашев А. А.
Publicat: (Самара, СамГУПС, 2020)

Глубокие искусственные нейронные сети для прогноза значений дебитов добывающих скважин; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 331, № 11
per: Евсюткин И. В. Иван Викторович
Publicat: (2020)

Высокопроизводительные глубокие карьеры
Publicat: (Москва, Недра, 1984)

Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта
per: Шумский С. А. Сергей Александрович
Publicat: (Москва, РИОР, 2022)

Современная математика для инженеров: пер. с англ.
Publicat: (Москва, Изд-во иностранной лит-ры, 1958)