NALLAKUMAR R / SUNDARESAN KALAPPAN
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Książka ta zapewnia kompleksową eksplorację głębokiego uczenia się, zaczynając od podstaw sieci neuronowych, w tym algorytmu perceptronowego i kluczowych technik, takich jak propagacja wsteczna i feed-forward, optymalizacja i regularyzacja. Zagłębia się w podstawy głębokiego uczenia, obejmujące ważne koncepcje, takie jak zejście gradientowe, propagacja wsteczna i rozwiązania wyzwań, takich jak problem znikającego gradientu. Następnie książka wprowadza konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), wyjaśniając ich architekturę, warstwy konwolucji i łączenia oraz zastosowania, takie jak uczenie transferowe do klasyfikacji obrazów. Ponadto omówiono zaawansowane architektury głębokiego uczenia, takie jak LSTM, GRU i autoenkodery, w tym różne typy, takie jak rzadkie, denoisingowe i przeciwstawne sieci generatywne. Wreszcie, książka omawia szeroki zakres zastosowań głębokiego uczenia się, od przetwarzania obrazu i segmentacji po wykrywanie obiektów, generowanie wideo-tekstu i systemy dialogowe wykorzystujące LSTM, zapewniając zarówno teoretyczne zrozumienie, jak i praktyczne spostrzeżenia dotyczące wdrażania modeli głębokiego uczenia się.
