 
 
		
				
			Tinel
			
			Организатор
		- #1
[ДМК] Архитектуры глубокого обучения. Математический подход [Овидиу Калин]
- Ссылка на картинку
 
Книга описывает, как работают нейронные сети, с математической точки зрения и предлагает
		
		
	
	
		 оценивать успех нейронных сетей не методом проб и ошибок, а путем четкого математического анализа. Современные идеи глубокого обучения представлены с опорой на концепции классической математики.
	 оценивать успех нейронных сетей не методом проб и ошибок, а путем четкого математического анализа. Современные идеи глубокого обучения представлены с опорой на концепции классической математики.
Среди рассматриваемых тем:
Издание будет интересно исследователям машинного обучения, а также может использоваться для преподавания глубокого обучения на старших курсах университетов, при этом первые несколько частей вполне доступны студентам младших курсов.
Формат PDF
						 
	Среди рассматриваемых тем:
- введение в теорию нейронных сетей;
- нейронные сети как универсальные аппроксиматоры и процессоры информации;
- сверточные (CNN), рекуррентные (RNN), генеративно-состязательные (GAN) нейронные сети
- и многое другое.
Издание будет интересно исследователям машинного обучения, а также может использоваться для преподавания глубокого обучения на старших курсах университетов, при этом первые несколько частей вполне доступны студентам младших курсов.
Формат PDF
								Показать больше
					
			
			
											
												
													Зарегистрируйтесь
												
											, чтобы посмотреть скрытый контент.
										
									