Описание
Основы прикладной математики и машинного обучения
Теория вероятности и теория информации
Оценка максимального правдоподобия
Современные подходы к глубоким сетям
Регуляризация в глубоком обучении
Оптимизация в обучении глубоких моделей
Моделирование последовательностей
Исследования по глубокому обучению
Структурные вероятностные модели в глубоком обучении
Преодоление трудностей, связанных со статической суммой
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 издана в цвете и в твердом переплете.
Вам может быть интересно:
-
78,18 €
-45%
142,15 €
-
12,73 €
-45%
23,15 €
-
76,64 €
-45%
139,35 €
-
17,68 €
-45%
32,15 €
-
40,57 €
-50%
81,15 €
-
53,43 €
-45%
97,15 €
-
41,69 €
-45%
75,80 €
-
27,94 €
-45%
50,80 €
-
32,53 €
-45%
59,15 €
-
32,53 €
-45%
59,15 €
-
46,28 €
-45%
84,15 €
-
7,59 €
-45%
13,80 €