Категории

Главная > Книги>Компьютерная литература>Компьютерные сети>Нейронные сети и глубокое обучение

Нейронные сети и глубокое обучение

  • Автор: Чару Аггарвал

  • Переплет: твердый
  • Страниц: 752
  • Формат: 24x17x0 см
  • Вес: 1119 г
  • ISBN: 978-5-907203-01-3
  • Иллюстрации: ч/б иллюстрации
  • Год издания: 2020
  • Язык издания: русский

34627626

Наличие: Этого товара нет в наличии

3 177 Kč

В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. Главы книги можно разбить на три группы.
- Основы нейронных сетей. Суть многих традиционных моделей машинного обучения можно понять, рассматривая их как частные случаи нейронных сетей. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Будет показано, что метод опорных векторов, линейная и логистическая регрессия, сингулярное разложение, факторизация матриц и рекомендательные системы являются именно такими частными случаями. Наряду с ними рассматриваются и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec.
- Фундаментальные понятия нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей. В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана.
- Дополнительные вопросы нейронных сетей. В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 посвящены более сложным темам, таким как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети.
Книга предназначена для студентов старших курсов, исследователей и специалистов-практиков. Там, где это возможно, автор обращает особое внимание на прикладные аспекты использования каждого класса методов.