Основы прикладной математики и машинного обученияТеория вероятности и теория информацииОценка максимального правдоподобияСовременные подходы к глубоким сетямРегуляризация в глубоком обученииОптимизация в обучении глубоких моделейМоделирование последовательностейИсследования по глубокому обучениюСтруктурные вероятностные модели в глубоком обученииПреодоление трудностей, связанных со статической суммойГлубокое обучение - это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.Книга издана в цвете и в твердом переплете.2-е цветное издание, исправленное.
Osnovy prikladnoy matematiki i mashinnogo obucheniyaTeoriya veroyatnosti i teoriya informatsiiOtsenka maksimalnogo pravdopodobiyaSovremennye podkhody k glubokim setyamRegulyarizatsiya v glubokom obucheniiOptimizatsiya v obuchenii glubokikh modeleyModelirovanie posledovatelnosteyIssledovaniya po glubokomu obucheniyuStrukturnye veroyatnostnye modeli v glubokom obucheniiPreodolenie trudnostey, svyazannykh so staticheskoy summoyGlubokoe obuchenie - eto vid mashinnogo obucheniya, nadelyayushchiy kompyutery sposobnostyu uchitsya na opyte i ponimat mir v terminakh ierarkhii kontseptsiy. Kniga soderzhit matematicheskie i kontseptualnye osnovy lineynoy algebry, teorii veroyatnostey i teorii informatsii, chislennykh raschetov i mashinnogo obucheniya v tom obeme, kotoryy neobkhodim dlya ponimaniya materiala. Opisyvayutsya priemy glubokogo obucheniya, primenyaemye na praktike, v tom chisle glubokie seti pryamogo rasprostraneniya, regulyarizatsiya, algoritmy optimizatsii, svertochnye seti, modelirovanie posledovatelnostey i dr. Rassmatrivayutsya takie prilozheniya, kak obrabotka estestvennykh yazykov, raspoznavanie rechi, kompyuternoe zrenie, onlaynovye rekomendatelnye sistemy, bioinformatika i videoigry.Izdanie prednaznacheno studentam vuzov i aspirantam, a takzhe opytnym programmistam, kotorye khoteli by primenit glubokoe obuchenie v sostave svoikh produktov ili platform.Kniga izdana v tsvete i v tverdom pereplete.2-e tsvetnoe izdanie, ispravlennoe.
