математика в глубоком обучении. Что вам нужно знать, чтобы понять нейронные сети

Автор: Рональд Т. Kneusel

Publisher: helion

Год публикации: 2024

Перевод: filip kamiński

isbn: 9788328910164

Формат: 165x228

Нахождение: soft

Страницы: 344

Книга новая

Машинное обучение дает обещание необычных изобретений: от автономных автомобилей до медицинских систем, диагностирующих болезни лучше, чем опытные врачи, но также дает место для развития десятков других более или менее тревожных инноваций. Сегодня вы можете использовать удобные рамки для создания систем машинного обучения, но реальное понимание глубокого обучения требует знаний о нескольких математических концепциях. В частности, вы узнаете о практических аспектах вероятностных, статистики, линейной алгебры и дифференциальной учетной записи. Представление этих вопросов сопровождается фрагментами кода в Python и практическими примерами приложений глубокого обучения. Вы начнете с ознакомления с основными основами, такими как теорема Байеса, а затем вы пойдете по более продвинутым вопросам, включая изучение нейронных сетей с использованием векторов, матрицы и производных. Последние две главы дадут вам возможность использовать новые знания для реализации обратного распространения и простого метода градиента - два основных алгоритма, которые стимулируют развитие искусственного интеллекта. p>

• Применение статистики для понимания данных и оценки моделей
• Правильное использование правил вероятности
• Использование векторов и матрицы для отправки данных в нейро Networks
• Линейная алгебра в анализе и распределении основных компонентов в соответствии с особыми значениями
• Методы оптимизации градиента, такие как RMSProp, Adagrad и Adadelta

Вы хотите понять нейронные сети? Поиск в математике!