Скачать [ДМК] Архитектуры глубокого обучения. Математический подход [Овидиу Калин]

[Kail]

Ссылка на картинку

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.