Глубокое обучение

Глубокое обучение

Bibliografski detalji
Glavni autor:	Гудфеллоу Я.
Daljnji autori:	Бенджио И., Курвилль А.
Sažetak:	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. Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика
Izdano:	Москва, ДМК Пресс, 2018
Izdanje:	2-е изд.
Teme:	машинное обучение нейронные сети матрицы векторы вероятность распределения вероятности оптимизация градиентным методом регуляризация гиперпараметры смещение и дисперсия байесовская статистика обучение с учителем обучение без учителя стохастический градиентный спуск глубокие сети функции стоимости обратное распространение сверточные сети рекуррентные нейронные сети выборка по монте-карло генеративные состязательные сети автокодировщики обучение представлений структурные вероятностные модели графические модели вывод машины больцмана потоковое обучение оптимизация гиперпараметров компьютерное зрение распознавание речи рекомендательные системы сжатие модели дифференцирование
Online pristup:	https://e.lanbook.com/book/107901 https://e.lanbook.com/img/cover/book/107901.jpg
Format:	Elektronički Knjiga

Internet

https://e.lanbook.com/book/107901
https://e.lanbook.com/img/cover/book/107901.jpg