|
Цена
не определена
Предварительная цена не определена
|
|
Наличие
предварительный заказ
ожидаемое поступление: декабрь 2019
|
декабрь 2019 г.; 500 стр.; твердый переплет; тип бумаги: офсетная белая; формат 70x100/16 (170x240 мм);
Издательство Диалектика; ISBN , 9783319944623
В книге "Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс" обсуждаются как классические, так и современные модели в глубоком обучении и основы нейронных сетей. Основное внимание уделяется теории и алгоритмам глубокого обучения.
В первых двух главах книги показано, что метод опорных векторов, линейную/логистическую регрессию, сингулярное разложение, факторизацию матриц и рекомендательные системы можно рассматривать как специальные случаи нейронных сетей.
В книге "Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс" освещены и такие сравнительно новые методы конструирования признаков, как word2vec. Подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей посвящены главы 3 и 4.
В главах 5 и 6 представлены нейронные сети на основе радиально-базисных функций (RBF) и ограниченных машин Больцмана (RBM).
В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 познакомят читателя с такими технологиями нейронных сетей, как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети (GAN). Обсуждение книги в блоге Виктора Штонда Оригинальное издание
Neural Networks and Deep Learning, Charu C. Aggarwal
|
