Глубокое обучение

Глубокое обучение

Авторы
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.
Перевод
пер. с англ.
Доступна в формате
Pdf
Ограничение по возрасту
Нет
Издательство
ДМК Пресс

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.

Авторы
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.
Перевод
пер. с англ.
Доступна в формате
Pdf
Ограничение по возрасту
Нет
Издательство
ДМК Пресс
Вид издания
Учебное издание
ISBN PDF
978-5-97060-618-6
Год издания PDF
2018
№ издания PDF
2-е изд., испр.
Количество страниц
654
  608 руб.
шт