Архитектуры глубокого обучения. Математический подход

Наличие:
Нет в наличии
Сообщить о поступлении
4842
Характеристики
  • Издательство:
  • Автор:
  • ISBN:
    978-5-93700-258-7
  • Артикул:
    900141104
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!

Похожие книги

Плас Вандер Дж.
2547 ₽
Пасхавер Борис
2500 ₽
Кадурин Артур Аликович, Архангельская Екатерина Олеговна, Николенко Сергей Игоревич
1480 ₽
Шолле Франсуа
2388 ₽
Шолле Франсуа
1636 ₽
де Прадо Маркос Лопез
1451 ₽
Наличие в магазинах:
Доставим в любой магазин бесплатно
Санкт-Петербург, Невский проспект, 28, ст. м. «Невский проспект»
Время работы:
Ежедневно: с 09:00 до 23:00
Доставим в магазин 25.11.2024
о. «Кронштадт» Петровская улица, 16/2
Время работы:
Ежедневно: с 9:00 до 21:00
Доставим в магазин 28.11.2024
Вход Регистрация
при входе и регистрации вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и условиями использования
Пожалуйста, подтвердите введенные вами данные:
  • Род деятельности:
  • Литературные предпочтения:
Исправить
Пожалуйста, укажите следующие данные:
Изменить
товар добавлен в корзину
Оформить Продолжить
товар добавлен в избранное
Посмотреть
товар удален из избранного
Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта.
Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.

Ваш город ?