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.
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.
В конце глав приводятся упражнения на закрепление пройденного материала.
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.
Отзывов по данной книге еще нет, вы можете оставить его первым!
Рецензий еще нет, вы можете оставить ее первым!