КН501. Глубокое обучение. Гудфеллоу Я. / ДМК Пресс

- Основы прикладной математики и машинного обучения - Теория вероятности и теория информации - Оценка максимального правдоподобия - Современные подходы к глубоким сетям - Регуляризация в глубоком обучении - Оптимизация в обучении глубоких моделей - Моделирование последовательностей - Исследования по глубокому обучению - Структурные вероятностные модели в глубоком обучении - Преодоление трудностей, связанных со статической суммой. Глубокое 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.