|
Цена
не определена
Предварительная цена не определена
|
|
Наличие
предварительный заказ
ожидаемое поступление: февраль 2020
|
февраль 2020 г.; 752 стр.; твердый переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 70x100/16 (170x240 мм);
Издательство Диалектика; ISBN 978-5-907203-01-3, 9783319944623
В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и 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. 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. Подробнее о книге от издателя: оглавление, содержание, пролистать ⇓ Обсуждение книги в блоге Виктора Штонда Оригинальное издание
Neural Networks and Deep Learning, Charu C. Aggarwal
|
