Понимание глубокого обучения на русском
#884667
Grokking Deep Learning (B09782B2QH)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Andrew W. Trask | #85: Алгоритмы программирования
Краткое содержание
Книга Grokking Deep Learning научит вас создавать нейронные сети глубокого обучения с нуля! В увлекательной форме опытный эксперт по глубокому обучению Эндрю Траск покажет вам научные основы, лежащие в основе процесса, так что вы сами поймете каждую деталь обучения нейронных сетей.
О технологии
Глубокое обучение, раздел искусственного интеллекта, учит компьютеры учиться с помощью нейронных сетей — технологии, вдохновленной работой человеческого мозга. Онлайн-перевод текста, беспилотные автомобили, персонализированные рекомендации товаров и виртуальные голосовые помощники — это лишь некоторые из захватывающих современных достижений, ставших возможными благодаря глубокому обучению.
О книге
Книга «Grokking Deep Learning» научит вас создавать нейронные сети глубокого обучения с нуля! В увлекательной форме опытный эксперт по глубокому обучению Эндрю Траск покажет вам научные основы, лежащие в основе процесса, так что вы сами поймете каждую деталь обучения нейронных сетей. Используя только Python и его библиотеку NumPy, поддерживающую математические вычисления, вы научите свои собственные нейронные сети видеть и понимать изображения, переводить текст на разные языки и даже писать, как Шекспир! После завершения курса вы будете полностью готовы перейти к освоению фреймворков глубокого обучения.
Что внутри?
О читателе
Для читателей, обладающих знаниями математики на уровне средней школы и навыками программирования среднего уровня.
Об авторе
Эндрю Траск — аспирант Оксфордского университета и научный сотрудник компании DeepMind. Ранее Эндрю работал исследователем и менеджером по аналитическим продуктам в компании Digital Reasoning, где занимался обучением крупнейшей в мире искусственной нейронной сети и помогал определять стратегию развития аналитических решений для когнитивной вычислительной платформы Synthesys.
Оглавление
Книга Grokking Deep Learning научит вас создавать нейронные сети глубокого обучения с нуля! В увлекательной форме опытный эксперт по глубокому обучению Эндрю Траск покажет вам научные основы, лежащие в основе процесса, так что вы сами поймете каждую деталь обучения нейронных сетей.
О технологии
Глубокое обучение, раздел искусственного интеллекта, учит компьютеры учиться с помощью нейронных сетей — технологии, вдохновленной работой человеческого мозга. Онлайн-перевод текста, беспилотные автомобили, персонализированные рекомендации товаров и виртуальные голосовые помощники — это лишь некоторые из захватывающих современных достижений, ставших возможными благодаря глубокому обучению.
О книге
Книга «Grokking Deep Learning» научит вас создавать нейронные сети глубокого обучения с нуля! В увлекательной форме опытный эксперт по глубокому обучению Эндрю Траск покажет вам научные основы, лежащие в основе процесса, так что вы сами поймете каждую деталь обучения нейронных сетей. Используя только Python и его библиотеку NumPy, поддерживающую математические вычисления, вы научите свои собственные нейронные сети видеть и понимать изображения, переводить текст на разные языки и даже писать, как Шекспир! После завершения курса вы будете полностью готовы перейти к освоению фреймворков глубокого обучения.
Что внутри?
- Научные основы глубокого обучения
- Создание и обучение собственных нейронных сетей.
- Концепции конфиденциальности, включая федеративное обучение.
- Советы по дальнейшему изучению глубокого обучения
О читателе
Для читателей, обладающих знаниями математики на уровне средней школы и навыками программирования среднего уровня.
Об авторе
Эндрю Траск — аспирант Оксфордского университета и научный сотрудник компании DeepMind. Ранее Эндрю работал исследователем и менеджером по аналитическим продуктам в компании Digital Reasoning, где занимался обучением крупнейшей в мире искусственной нейронной сети и помогал определять стратегию развития аналитических решений для когнитивной вычислительной платформы Synthesys.
Оглавление
- Знакомьтесь, глубокое обучение: почему вам стоит его изучить.
- Основные понятия: как машины учатся?
- Введение в нейронное прогнозирование: прямое распространение
- Введение в нейронное обучение: градиентный спуск
- Обучение нескольких весов одновременно: обобщение градиентного спуска
- Создание вашей первой глубокой нейронной сети: введение в обратное распространение ошибки.
- Как представить себе нейронные сети: в голове и на бумаге
- Обучение обработке сигнала и игнорирование шума: введение в регуляризацию и пакетную обработку.
- Моделирование вероятностей и нелинейностей: функции активации
- Нейронное обучение распознаванию границ и углов: введение в сверточные нейронные сети.
- Нейронные сети, понимающие язык: король - мужчина + женщина == ?
- Нейронные сети, пишущие в стиле Шекспира: рекуррентные слои для данных переменной длины.
- Представляем автоматическую оптимизацию: давайте создадим фреймворк для глубокого обучения.
- Учимся писать как Шекспир: долговременная кратковременная память
- Глубокое обучение на неизвестных данных: внедрение федеративного обучения.
- Что делать дальше: краткое руководство