Глубокое обучение, Легкая разработка проектов на Python, Вейдман С., 2021

Глубокое обучение, Легкая разработка проектов на Python, Вейдман С., 2021.
 
Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач. Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.




Основы глубокого обучения.
В главе 1 вы познакомились с математическими элементами, составляющими базу глубокого обучения: вложенными, непрерывными и дифференцируемыми функциями. Вы научились представлять их в виде вычислительных графов, каждый узел которых соответствует одной простой функции. В частности, я показал способ оценки производных вложенных функций: достаточно оценить производные всех составляющих такой функции при заданных аргументах и перемножить полученные результаты. Это возможно благодаря цепному правилу. Рассмотренные в предыдущей главе примеры позволили убедиться, что такой подход корректно работает в случае функций, на вход которых подаются объекты ndarray из библиотеки NumPy, и такие же объекты мы видим на выходе.

Оглавление.
Предисловие.
Глава 1.Математическая база.
Глава 2.Основы глубокого обучения.
Глава 3.Основы глубокого обучения.
Глава 4.Расширения.
Глава 5.Сверточная нейронная сеть.
Глава 6.Рекуррентные нейронные сети.
Глава 7.Библиотека PyTorch.

Купить .





Теги: Вейдман :: книги по программированию :: программирование :: Python