Глубокое обучение. Цветное издание
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
О журнале
Журнал «БИТ»
Информация для ВАК
Звезды «СА»
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Игры
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
24.12.2018г.
Просмотров: 742
Комментарии: 0
Python. Разработка на основе тестирования

 Читать далее...

24.12.2018г.
Просмотров: 534
Комментарии: 0
Скрапинг веб-сайтов с помощью Python

 Читать далее...

24.12.2018г.
Просмотров: 481
Комментарии: 0
Смарт-карты и информационная безопасность

 Читать далее...

24.12.2018г.
Просмотров: 478
Комментарии: 0
Идеи машинного обучения

 Читать далее...

22.11.2018г.
Просмотров: 774
Комментарии: 0
MySQL 8 для больших данных

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

Каталог продукции / Книги / Глубокое обучение. Цветное издание

 Глубокое обучение. Цветное издание

Оригинальное название:

"Deep Learning"

Оригинальный правообладатель:

"The MIT Press"

Автор: Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.
Дата выхода: ноябрь 2017 года
Формат: 165 * 235 мм
Бумага: офсетная
Обложка: Твердый переплет
Объем, стр.: 652
ISBN: 978-5-97060-618-6
Вес, гр.: 1200

Оглавление и отрывки из глав

 

«Книга написана ведущими специалистами в этой области и представляет собой единственное полное изложение предмета».

— Илон Маск, сооснователь компаний Tesla и SpaceX

Классический труд от MIT Press теперь на русском языке!

Цветное издание с исправленными опечатками!

Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении.

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. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.

Издание будет полезно студентами и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.

Этот набор еще содержит:

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru