Книги / Компьютерная литература / Общие вопросы, справочная литература / Общая информатика. Теория информатики
Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс
Аггарвал Чару
Код товара: 3918735
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 2
PDF
Нет в наличии
Доставим в
г. МоскваКурьером
бесплатно от 3 500 ₽
В пункт выдачи
от 77 ₽
бесплатно от 2 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Оригинальное название:
Neural Networks and Deep Learning. A Textbook
Год издания:
2020 г.
Может быть отгружен товар указанного или более позднего года
Редактор:
Переводчик:
Описание
Характеристики
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.
- 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.
количество томов
1
количество страниц
752 стр.
переплет
Твёрдый переплёт
размеры
250x170x40 мм
страна изготовления
Россия
цвет
Фиолетовый
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
наличие иллюстраций
рисунки
тип иллюстраций
черно-белые
ISBN
978-5-907203-01-3
стандарт
возрастная категория
18+ (нет данных)
вес
код в Майшоп
3918735
язык
русский
Содержание
Предисловие
Глава 1. Введение в нейронные сети
Глава 2. Машинное обучение с помощью мелких
нейронных сетей
Глава 3. Обучение глубоких нейронных сетей
Глава 4. Обучение глубоких сетей способности к
обобщению
Глава 5. Сети радиально-базисных функций
Глава 6. Ограниченные машины Больцмана
Глава 7. Рекуррентные нейронные сети
Глава 8. Сверточные нейронные сети
Глава 9. Глубокое обучение с подкреплением
Глава 10. Дополнительные вопросы глубокого
обучения
Библиография
Предметный указатель
Глава 1. Введение в нейронные сети
Глава 2. Машинное обучение с помощью мелких
нейронных сетей
Глава 3. Обучение глубоких нейронных сетей
Глава 4. Обучение глубоких сетей способности к
обобщению
Глава 5. Сети радиально-базисных функций
Глава 6. Ограниченные машины Больцмана
Глава 7. Рекуррентные нейронные сети
Глава 8. Сверточные нейронные сети
Глава 9. Глубокое обучение с подкреплением
Глава 10. Дополнительные вопросы глубокого
обучения
Библиография
Предметный указатель
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс» (авторы: Аггарвал Чару), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!