!_Расширенный поиск_!    <НА ГЛАВНУЮ>

Скачать "Аггарвал Чару - Нейронные сети и глубокое обучение" бесплатно

Панель управления
Логин 
Пароль 
 


Основные категории

-- Книги
-- Аудиокниги
-- Журналы
-- Фильмы


Информация
Все вопросы и пожелания пишите на [email protected]
Правообладателям
Расширенный поиск
по сайту
Нейронные сети и глубокое обучение : КНИГИ » Образование
автор: MIHAIL62 | 5 мая 2020 | Просмотров: 466
 
Нейронные сети и глубокое обучение     Название:   
    Автор:   
    Формат:   PDF
    Размер:   96 Мб
    Год:   
    Качество:   Отличное
    Язык:   Русский
    Страниц:   752

 
 

В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей.
В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана. В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 посвящены более сложным темам, таким как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети.
Книга предназначена для студентов старших курсов, исследователей и специалистов-практиков.









Сосчитайте:   48 + один – 3 =      и нажмите   






Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:





Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта:
Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
   48 + один – 2 =    
За ложную информацию бан на месяц


Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:

Код для вставки на сайт или в блог:      
Код для вставки в форум (BBCode):      
Прямая ссылка на эту публикацию:      


Помощь по работе с нашей библиотекой :

Программа для открытия файлов формата .PDF
Программа для открытия файлов формата .DJVU
Программа для открытия файлов формата .FB2

 
 
  • 0
 (голосов: 0)
Распечатать
 
 


Другие книги (журналы) по этой теме:
 
Искусственные нейронные сети | Ростовцев В. С. | Программирование | Скачать бесплатно Ростовцев В. С. - Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети — В учебном пособии рассмотрены теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей для различных областей народного хозяйства.
 
 
Нейронный сети. Эволюция | Каниа Кан | Компьютерная литература | Скачать бесплатно Каниа Кан - Нейронный сети. Эволюция

Нейронный сети. Эволюция — Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения.
 
 
TensorFlow для глубокого обучения | Рамсундар Бхарат | Программирование | Скачать бесплатно Рамсундар Бхарат - TensorFlow для глубокого обучения

Книга знакомит с основами программной библиотеки TensorFlow и принципами глубокого обучения, начиная с нулевого уровня.
 
 
Нейронные сети и нейроконтроллеры | Бураков М.В. | Сетевые технологии | Скачать бесплатно Бураков М.В. - Нейронные сети и нейроконтроллеры

В учебном пособии рассматриваются основы теории нейронных сетей и нейроконтроллеров, необходимые для понимания принципов нейросетевых технологий - мощного средства построения систем автоматизации, которое в последние годы активно используется в инженерной практике. Приводится описание основных структур нейронных сетей регуляторов, рассмотрены приме ...
 
 
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow | Жерон Орельен | Программирование | Скачать бесплатно Жерон Орельен - Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано ...
 
 



Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц.
Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта.
Материал будет немедленно удален.
Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях.
Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет
приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.

Администрация сайта

Наверх